Overview
en rabbit buscamos a nuestro/a próximo/a data scientist.
Esta posición formará parte del área de tecnología y tendrá un rol clave en la construcción de inteligencia predictiva sobre nuestra arquitectura de datos en aws, contribuyendo directamente a la optimización de la rentabilidad, eficiencia operativa y toma de decisiones estratégicas del negocio.
Tu misión:
diseñar, desarrollar y mantener modelos avanzados de machine learning y analítica predictiva que permitan anticipar comportamientos, optimizar inventarios, mejorar la experiencia del cliente y maximizar el valor del negocio, asegurando rigor estadístico, escalabilidad y adopción en la operación diaria.
Responsabilidades
diseñar, entrenar y validar modelos predictivos y prescriptivos para casos de uso como demand forecasting, churn prediction, customer lifetime value (clv) y propensión de compra.
Liderar procesos de experimentación estadística y a/b testing, asegurando significancia estadística y control de variables de confusión.
Realizar feature engineering avanzado, transformando datos transaccionales provenientes de netsuite, mongodb y otras fuentes en variables listas para modelos de ml dentro de la capa gold del lakehouse.
Implementar y dar seguimiento al ciclo de vida completo de los modelos (mlops), incluyendo monitoreo de data drift y concept drift en amazon sagemaker.
Traducir resultados estadísticos complejos en insights claros y accionables para negocio, utilizando visualizaciones y principios de explainable ai.
Ejecutar análisis exploratorio de datos (eda) para identificar patrones, sesgos y oportunidades de mejora.
Implementar modelos de segmentación avanzada (clustering jerárquico o basado en densidad) y modelos de optimización de precios y promociones.
Desarrollar y mantener procesos de etl en aws glue con pyspark, aplicando arquitectura medallón (bronze, silver y gold).
Optimizar el consumo de datos para ciencia mediante vistas especializadas en redshift y athena, enfocadas en entrenamiento de modelos y reducción de latencia.
Colaborar de forma cercana con equipos de producto, negocio, tecnología y operaciones para asegurar que los modelos generen impacto real y medible.
Requisitos / calificaciones
licenciatura en matemáticas, actuaría, estadística, ingeniería, ciencias computacionales o afín.
Experiencia sólida como data scientist o rol similar.
Fuerte base en probabilidad, inferencia estadística, álgebra lineal y matemáticas aplicadas.
Experiencia desarrollando modelos que escalen a producción.
Alta capacidad analítica y orientación a resultados de negocio.
Habilidades de comunicación para audiencias técnicas y no técnicas.
Conocimientos técnicos
dominio de python y librerías de ciencia de datos: scikit-learn, pandas, numpy, statsmodels.
Experiencia con modelos de gradient boosting (xgboost / lightgbm) y series de tiempo (prophet, lstm).
Manejo de aws glue, redshift y athena para preparación y consumo de datos para ml.
Conocimiento de arquitecturas data lakehouse.
Deseable experiencia en deep learning con pytorch o tensorflow.
Ubicación
remoto (100%) con base en ciudad de méxico
ofrecemos
un entorno dinámico, aprendizaje constante y estabilidad laboral dentro de una empresa mexicana en crecimiento.
#j-18808-ljbffr