Propósito del rol
Desarrollar, desplegar y mantener modelos de machine learningestadística que predigan y optimicen resultados del negocio ej. Abandono o fuga, LTV, propensión, precios, recomendaciones, y crear pipelines que lleven estos modelos a producción.
Responsabilidades clave
Entender y preparar los datos para que el modelo aprenda bien.
Probar y comparar modelos para quedarnos con el que mejor funcione.
Medir qué tan bien funciona con métricas claras y probarlo en la vida real con experimentos controlados AB en producción.
Pasar de experimento a operación estable.
Traducir necesidades del negocio a objetivos que el modelo pueda atacar y medir.
Dejar por escrito límites y riesgos y poder explicar decisiones cuando se requiera.
Trabajar con TI para automatizar el flujo de datos y predicciones y exponer el modelo a otros sistemas.
Requisitos
LicenciaturaPosgrado en Matemáticas, Estadística Matemática, Ciencias de la Computación, Ingeniería Matemática o afín.
4 años construyendo modelos de ML aplicados a negocio ideal experiencia en producción.
Dominio de Python y librerias a fin pandas, scikitlearn deseable PyTorchTensorFlow.
R indispensable
Experiencia con SQL avanzado y manejo de datos a escala SparkDask deseable.
Conocimiento sólido de inferencia estadística, validación, feature selection, regularization.
Experiencia en cloud GCPAWSAzure y herramientas de MLOps MLflow, VertexSageMaker, Docker.
Deseable NLP, recommenders, optimización, causalidadexperimentos.
Competencias
Formulación rigurosa de problemas y diseño experimental.
Toma de decisiones basada en evidencia y costobeneficio.
Comunicación con ejecutivos qué hace el modelo y qué no.
Buenas prácticas de software tests, CICD, code review.
Tecnologías típicas en el rol
Python pandas, scikitlearn, PyTorchTensorFlow, R.
SQL, SparkDataprocEMR.
MLflowWeights Biases, Docker, AirflowPrefect.
Cloud GCP BigQueryVertex, AWS SageMaker, Azure ML.
Herramientas de monitoreo de modelos y feature stores.
KPIs del rol
Desempeño de modelos vs. baseline.
Timetoproduction y uptime de servicios de predicción.
Impacto de negocio medido ingreso incremental, ahorro de costos, retención.
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