Consiss innovation labs somos socio estratégico de muchas empresas para proporcionar soluciones de tecnología, brindando servicios de staffing de personal, fábrica de software, con más de 20 años en el mercado y presencia en el norte, centro y sudamérica.
científico de datos senior
ubicación:
monterrey, nuevo león (esquema presencial)
horario:
lunes a viernes de 8:00 a 18:00 hrs
duración:
5 meses con posibilidad de extensión
esquema mixto:
sueldo de acuerdo a experiencia (mínimo en imss)
prestaciones:
de ley, seguro de vida y gastos funerarios
inglés:
avanzado conversacional indispensable
disponibilidad para viajar:
indispensable
perfil requerido
profesional con licenciatura o ingeniería en tecnologías de la información o carreras afines, con experiencia sólida en el diseño, desarrollo y despliegue de modelos de machine learning en entornos productivos.
debe dominar el uso de
pyspark y azure (preferentemente databricks)
, además de tener amplio conocimiento en manipulación avanzada de datos, optimización de pipelines y consultas sql complejas.
responsabilidades principales
* desarrollar modelos de
machine learning clásico
(regresión y clasificación) desde la preparación de datos hasta el despliegue.
* aplicar técnicas avanzadas de
data wrangling y limpieza de datos
para garantizar la calidad de los conjuntos de datos.
* evaluar y validar modelos predictivos
mediante métricas de desempeño (precisión, recall, f1-score, auc, etc.).
* optimizar y automatizar
pipelines de datos y ml
en entornos cloud (databricks, pyspark).
* diseñar y ejecutar
consultas sql complejas
para extracción, análisis y validación de datos.
* asegurar el
despliegue de modelos en entornos productivos
, con buenas prácticas de versionado y monitoreo.
* colaborar con equipos de data engineering y analytics para integrar modelos en soluciones de negocio escalables.
conocimientos técnicos
* lenguajes:
python, sql, pyspark
* entornos:
azure (databricks, synapse, data lake), gcp o aws (deseable)
* machine learning:
scikit-learn, mlflow, tensorflow o pytorch
* mlops:
versionado, tracking, monitoreo de modelos
* data wrangling:
pandas, numpy,
* control de versiones:
git, azure devops
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