Acerca de
liderar el diseño, desarrollo y optimización de soluciones avanzadas de inteligencia artificial y machine learning aplicadas a datos estructurados, no estructurados y geoespaciales, actuando como referente técnico en la adopción de nuevas tecnologías y en la formación de capacidades analíticas, para resolver problemas estratégicos del negocio con soluciones escalables, precisas y alineadas a los objetivos organizacionales.
responsabilidades
- definir estrategias avanzadas de modelado y experimentación en ia y ml, asegurando la eficiencia, escalabilidad y alineación con los objetivos del negocio, contemplando también enfoque híbridos que combinen modelos estadísticos y otras arquitecturas.
- liderar el desarrollo de modelos aplicados a texto, imágenes, video y datos geoespaciales, integrando técnicas como redes neuronales profundas, transformers o gans.
- supervisar y guiar a científicos de datos en la adopción de mejores prácticas, documentación y calidad de código, promoviendo una cultura de excelencia técnica, y enfocado en revisiones cruzadas de código.
- diseñar y optimizar pipelines analíticos para procesamiento en tiempo real o batch, asegurando el uso optimizado de datos y recursos computacionales en plataformas cloud y bases de datos especializadas.
- evaluar e implementar técnicas de aprendizaje automático explicable (xai), análisis de sensibilidad y segmentación avanzada para respaldar decisiones estratégicas con modelos transparentes.
- colaborar con áreas de infraestructura, ti y mlops para desplegar modelos en ambientes productivos, garantizando su integración, estabilidad y mantenimiento continuo, y alineando sus funcionalidades con las prioridades del negocio.
- identificar oportunidades de aplicación de ia en la organización,
evaluando nuevas tecnologías y promoviendo su adopción mediante pruebas de concepto y experimentación aplicada.
requisitos
- 6+ años en investigación y desarrollo de modelos de ia aplicados en negocio.
- lenguajes: python (tensorflow, pytorch, hugging face, pytorch, statsmodels), r (dplyr, ggplot2, caret), julia, bases de datos: sql, postgresql/postgis, mongodb.
- técnicas avanzadas de ia: transfer learning, reinforcement learning, modelos frontera, prompting, generación de datos sintéticos.
- manejo de big data: spark, dask.
educación
- licenciatura o ingeniería en ciencias de la computación, matemáticas, estadística, tecnologías de la información o carrera afín.
- maestría en ciencia de datos, estadística, matemáticas aplicadas, inteligencia artificial, ingeniería en datos o afines.
beneficios
- sueldo base
- fondo de ahorro
- descuentos en compras de muebles y ropa
- aguinaldo
- vacaciones
- prima vacacional
- reparto de utilidades
- día libre de cumpleaños
- becas para estudio
- útiles escolares
- club de protección familiar
- ambiente de trabajo agradable
- entre otros beneficios y prestaciones
quiénes somos
grupo empresarial de capital mexicano fundado en culiacán, sinaloa. En * cumple 80 años mejorando la vida de millones de mexicanos. Tiene presencia en todos los estados del país, cuenta con 113,000 colaboradores y es uno de los 10 principales empleadores de la república mexicana. Se integra por tres unidades de negocio: tiendas coppel, afore coppel y bancoppel.
"en grupo coppel somos una comunidad en donde la dignidad humana prevalece sobre cualquier otra condición, por ese motivo apoyamos la inclusión, la diversidad y la igualdad de oportunidades sin hacer diferencia por raza, lugar de origen, religión, creencias, edad, imagen, orientación sexual, identidad de género, discapacidad, etc.".