Descripción del puesto
nuestro equipo busca un experto en inteligencia artificial y ciencia de datos para diseñar, entrenar y desplegar modelos de ia/ml que nos ayuden a elevar nuestras ventas, optimizar nuestros inventarios y mejorar la experiencia del cliente. Convertir datos en decisiones accionables es fundamental para nuestro éxito.
responsabilidades clave
1. modelado predictivo: pronóstico de ventas por plaza/sucursal/categoría; demanda de exámenes (nuevos vs. recurrentes), citas y no-show.
2. optimización de inventarios y resurtidos: niveles objetivo por categoría (económico, diseñador, premium), rotación, cobertura y alertas de faltantes.
3. precios y promociones: análisis de elasticidad, medición de lift, pruebas a/b, recomendaciones por segmento y calendario promocional.
4. genai aplicada al negocio:
o asistentes (texto/voz) para atención y ventas; prompts, rag, embeddings y evaluación.
o generación de copys y piezas base para campañas (redes/whatsapp/radio) con control de calidad.
o marketing analytics: atribución, roas, cohortes, funnels de exámenes y efectividad de sms/medios.
o ingeniería de datos: etl/elt desde sql server a bigquery; limpieza, validación y versionado de datasets.
o mlops: trazabilidad de experimentos (mlflow), empaquetado (docker), orquestación (airflow/prefect) y despliegues.
o visualización & reporting: dashboards ejecutivos (looker studio/power bi/streamlit/dash) y paquetes de insights para consejo y dirección.
o gobierno y calidad de datos: definiciones de métricas, documentación y monitoreo de confiabilidad.
requisitos
- formación: ingeniería (sistemas, computación, industrial), matemáticas aplicadas o afín.
- experiencia: 3–5+ años en data science/ml (idealmente retail/omnicanal).
- python avanzado: pandas, numpy, scikit-learn, xgboost; nociones de pytorch/tensorflow.
- entorno de trabajo: jupyter/google colab; control de versiones con git.
- genai: openai/anthropic, langchain, rag, embeddings, vector stores (faiss/pinecone), evaluación de prompts.
- sql fuerte: consultas complejas, performance (sql server/bigquery).
- estadística aplicada y experimentación: a/b testing, intervalos, mape/smape, causalidad básica.
- comunicación: capacidad para sintetizar hallazgos y proponer acciones claras.