Buscamos a un especialista en inteligencia artificial
resumen del puesto:
necesitamos a un profesional experimentado en data science y machine learning para diseñar, entrenar y desplegar modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Su objetivo será mejorar la experiencia del cliente y aumentar las ventas.
descripción del trabajo:
será responsable de:
* modelado predictivo: pronosticar ventas por plaza/sucursal/categoría; demanda de exámenes (nuevos vs. recurrentes), citas y no-show.
* optimización de inventarios y resurtidos: niveles objetivo por categoría (económico, diseñador, premium), rotación, cobertura y alertas de faltantes.
* precios y promociones: análisis de elasticidad, medición de lift, pruebas a/b, recomendaciones por segmento y calendario promocional.
* genai aplicada al negocio: asistentes (texto/voz) para atención y ventas; prompts, rag, embeddings y evaluación.
* marketing analytics: atribución, roas, cohortes, funnels de exámenes y efectividad de sms/medios.
* ingeniería de datos: etl/elt desde sql server a bigquery; limpieza, validación y versionado de datasets.
* mlops: trazabilidad de experimentos (mlflow), empaquetado (docker), orquestación (airflow/prefect) y despliegues.
* visualización & reporting: dashboards ejecutivos (looker studio/power bi/streamlit/dash) y paquetes de insights para consejo y dirección.
* 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.
deseable:
* gcp (vertex ai, gcs) u otros clouds.
* or-tools/optimizadores para resurtido/abasto.
* looker studio/power bi, plotly/matplotlib.
* integraciones con whatsapp business/ultramsg, twilio, o agentes de voz.
* buenas prácticas de ci/cd y observabilidad (logging/alertas).
indicadores de éxito a 90 días:
1. pronóstico de ventas por plaza/categoría con mape ≤ 15% y actualización diaria.
2. motor de resurtido con lista priorizada por sucursal y cobertura objetivo.
3. mvp genai con rag para información de sucursales/promociones y respuestas consistentes.
4. tablero ejecutivo (ventas, exámenes, margen, inventario) disponible para dirección y consejo.