Sobre nosotros creamos valor a través de la transformación del negocio impulsada por ia, nos enfocamos en servicios de consultoría fiscal; tenemos presencia en ee. Uu., india y todo latam, hemos crecido de forma sostenida año con año expandiendo los servicios a nivel global, por ello, buscamos un ingeniero data science en esquema híbrido.sobre tu rol:diseñar, desarrollar e implementar soluciones de machine learning, deep learning e ia generativa que transformen datos en valor estratégico para la organización.
¿por qué nosotros?
somos una empresa centrada en las personas, buscamos que siempre exista un equilibrio entre lo personal y lo profesional, tendrás la oportunidad de:trabajar con tecnologías sofisticadas y líderes para el desarrollo de pruebas, incluyendo ia.aplicar con libertad tus conocimientos para proponer nuevas soluciones y servicios.integración con equipos multiculturales en latam, india y ee. Uu.
¿qué podemos ofrecerte?
desarrollamos un ambiente de trabajo sostenible, ágil, colaborativo y divertido, te ofrecemos crecimiento personal y desarrollo profesional real a mediano y largo plazo, nuestra oferta incluye:ingreso de 55,000 a*pesos libres prestaciones de ley, 100% nominal, fondo de ahorro, seguro de vida, seguro de gastos médicos mayores, vales de despensa,horario de lunes a viernes 9:00 p.m. a 6:30 p.m.zona de trabajo: híbrido y oficinas polanco (3 días)¿qué buscamos?
5 años de experiencia como: data science tech lead, machine learning, data science, científico de datos,lic.ciencia de datos, matemáticas aplicadas, estadística, física o ingeniería con especialización en ia/mlgestión avanzada en levantamiento de requerimientos con usuario final, adecuado manejo de relacionamiento con stakeholders en diversas unidades de negocio.4 a 5 años de experiencia en diseño, arquitectura, implementación de modelos ml o mlops (supervisado no supervisado) en problemas de clasificación, regresión, clustering y sistemas de recomendación,4 a 5 años en diseño de soluciones de ia generativa usando mll como openia, deepseeker, gemini, mistral, llama, claude, etc.experiencia en gestión el ciclo completo de mlops: versionamiento de datos y modelos, pipelines de entrenamiento automatizados, despliegue en producción y monitoreo de drift y performance.4 a 5 años con python con librerías como: pytorch, tensorflow, langchain, hugging face; rag: embeddings, vector databases (pinecone, weaviate, chromadb, faiss).
prompt engineering: chain-of-thought, few-shot, zero-shot, react4 a 5 años en plataformas: aws (sagemaker, bedrock), azure (ml studio, openai service), gcp (vertex ai).
contenedores: docker, kubernetes.gpu computing: cuda, cudnn, distributed training2 a 3 años en análisis, explotación y representación de datos usando sql o metabase, en su defecto herramientas como polaris, pandas, duckdb, matplolib, seaborn, tableau, power bi.manejo de versionamiento de código con git, github y gitflow.deseable: maestría o doctorado en machine learning, inteligencia artificial, ciencia de datos o áreas afines.publicaciones en conferencias reconocidas (neurips, icml, cvpr, acl) o contribuciones a proyectos open-source de ml/ia.