Ver De Verdad
Ubicación: Culiacán
Área: Data & Analytics / Tecnología
Reporte: Dirección General / Dirección de Administración y Finanzas
Tipo: Jornada completa
Objetivo del puesto
Diseñar, entrenar y desplegar modelos de IA/ML y soluciones de Inteligencia Artificial Generativa para elevar ventas, optimizar inventarios y mejorar la experiencia del cliente. Convertir datos en decisiones accionables para tiendas, zonas y corporativo.
Responsabilidades clave
- Modelado predictivo: pronóstico de ventas por plaza/sucursal/categoría; demanda de exámenes (nuevos vs. recurrentes), citas y no-show.
- Optimización de inventarios y resurtidos: niveles objetivo por categoría (económico, diseñador, premium), rotación, cobertura y alertas de faltantes.
- Precios y promociones: análisis de elasticidad, medición de lift, pruebas A/B, recomendaciones por segmento y calendario promocional.
- GenAI aplicada al negocio:
- Asistentes (texto/voz) para atención y ventas; prompts, RAG, embeddings y evaluación.
- Generación de copys y piezas base para campañas (redes/WhatsApp/radio) con control de calidad.
- Marketing analytics: atribución, ROAS, cohortes, funnels de exámenes y efectividad de SMS/medios.
- Ingeniería de datos: ETL/ELT desde SQL Server a BigQuery; limpieza, validación y versionado de datasets.
- MLOps: trazabilidad de experimentos (MLflow), empaquetado (Docker), orquestación (Airflow/Prefect) y despliegues.
- Visualización & reporting: dashboards ejecutivos (Looker Studio/Power BI/Streamlit/Dash) y paquetes de insights para Consejo y Dirección.
- Gobierno y calidad de datos: definiciones de métricas, documentación y monitoreo de confiabilidad.
Requisitos
- Formación: Ingeniería (Sistemas, Computación, Industrial), Matemáticas Aplicadas o afín.
- Experiencia: 3–5+ años en Data Science/ML (idealmente retail/omnicanal).
- Python avanzado: pandas, numpy, scikit-learn, XGBoost; nociones de PyTorch/TensorFlow.
- Entorno de trabajo: Jupyter/Google Colab; control de versiones con Git.
- GenAI: OpenAI/Anthropic, LangChain, RAG, embeddings, vector stores (FAISS/Pinecone), evaluación de prompts.
- SQL fuerte: consultas complejas, performance (SQL Server/BigQuery).
- Estadística aplicada y experimentación: A/B testing, intervalos, MAPE/SMAPE, causalidad básica.
- Comunicación: capacidad para sintetizar hallazgos y proponer acciones claras.
Deseable (no excluyente)
- GCP (Vertex AI, GCS) u otros clouds.
- OR-Tools/optimizadores para resurtido/abasto.
- Looker Studio/Power BI, Plotly/Matplotlib.
- Integraciones con WhatsApp Business/UltraMSG, Twilio, o agentes de voz.
- Buenas prácticas de CI/CD y observabilidad (logging/alertas).
Indicadores de éxito a 90 días
1. Pronóstico de ventas por plaza/categoría con MAPE ≤ 15% y actualización diaria.
2. Motor de resurtido con lista priorizada por sucursal y cobertura objetivo.
3. MVP GenAI con RAG para información de sucursales/promociones y respuestas consistentes.
4. Tablero ejecutivo (ventas, exámenes, margen, inventario) disponible para Dirección y Consejo.
Lo que ofrecemos
- Compensación competitiva y esquema híbrido.
- Equipo de trabajo y presupuesto de nube/herramientas.
- Ambientes de datos reales de alto volumen y retos de negocio concretos.
- Oportunidad de crecer e incidir directamente en decisiones comerciales.
Cómo postular
Envía tu CV, GitHub/portafolio y una breve nota sobre tu proyecto de IA/ML más relevante a: hmg@verdeverdad.com con asunto: Científico de Datos – IA/ML & GenAI.
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