Nos enorgullece ser una empresa que ha traspasado fronteras con sus productos. Todo esto gracias a las 30,969 personas que colaboran en esta gran compañía.
Hoy forma parte de AB-InBev, la compañía cervecera más notable del mundo.
Te invitamos a participar en la vacante de:
Senior Data Scientist
Requisitos:
Escolaridad: Licenciatura en Ciencia de datos, Licenciatura en Ciencias de la computación, Licenciatura en actuaría, Licenciatura en estadística, Ingeniería en sistemas o afines. Maestría en Ciencia de datos / MBA (Deseable).
Años y área de experiencia: Más de 4 años de experiencia en posiciones como Data Scientist.
Idioma: Inglés – Avanzado (80%)
Competencias: Comunicación efectiva, pensamiento crítico, Liderazgo, gestión del tiempo y prioridades, colaboración y trabajo en equipo, adaptabilidad, Negociación e influencia, curiosidad y aprendizaje continuo.
Lugar de trabajo: Miguel Hidalgo, CDMX, México.
Horario: 8 a 5 pm
Responsabilidades del puesto:
- Desarrollo de productos analíticos end to end, transformando requerimientos de negocio en productos desplegados.
- Escribir código eficiente y escalable para procesar grandes volúmenes de datos y habilitar su uso a lo largo del ciclo completo de machine learning.
- Optimizar el rendimiento de modelos de machine learning aplicados a distintos casos de uso como sistemas de recomendación, forecasting y problemas de optimización.
- Integrar machine learning workflow en la plataforma de ML de la compañía, asegurando despliegues robustos eficientes.
- Participar en sesiones de planificación estratégica para definir la evolución de productos analíticos e implementaciones técnicas.
Requisitos básicos:
- Domino del lenguaje de programación Python, incluyendo programación orientada a objetos (OOP), patrones de diseño y principios de diseño de software.
- Conocimiento avanzado de SQL para consulta y procesamiento de datos, incluyendo escritura de consultas complejas y optimización de queries.
- Experiencia práctica con librerías de procesamiento de datos como Pandas o Polars.
- Conocimientos sólidos en frameworks de machine learning y AI como scikit-learn, XGBoost, PyTorch u otras herramientas similares.
- Sólida formación en estadística aplicada, diseño experimental e interpretabilidad de modelos.
- Experiencia con herramientas de desarrollo de software, incluyendo Git, scripting en shell, interfaces de línea de comandos (CLI) y gestores de dependencias de Python (por ejemplo, pip, poetry, uv).
- Excelentes habilidades de comunicación, con la capacidad de transmitir hallazgos complejos a partes interesadas no técnicas de manera clara y concisa.
Deseable:
- Experiencia desarrollando código eficiente para el procesamiento distribuido de datos utilizando herramientas como PySpark.
- Dominio de frameworks de machine learning distribuido como Spark MLlib, XGBoost distribuido o PyTorch distribuido.
- Conocimiento en temas avanzados como aprendizaje por refuerzo (reinforcement learning) e inferencia causal.
- Experiencia práctica con Databricks, incluyendo Unity Catalog, Feature Store, MLflow y Delta Lake.
- Capacidad demostrada para contribuir a equipos técnicos de alto rendimiento, colaborar con líderes técnicos senior y ser mentor de miembros junior del equipo.