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Científico de datos
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Coppel, S.A. de C.V. en
Sobre el empleo
Categoría: Tecnologías de la Información - Sistemas
Subcategoría: Científico de datos
Educación mínima requerida: Posgrado
Detalles
Contratación:
PermanenteHorario:
Tiempo completoEspacio de trabajo:
PresencialBeneficios
- Plan de carrera y crecimiento
- Prestaciones superiores a las de la ley
- Fondo de ahorro
Descripción
Objetivo general del puesto:
Diseñar, desarrollar e implementar modelos de inteligencia artificial y machine learning aplicados a datos estructurados y no estructurados (texto, imágenes, audio, video y datos geoespaciales), con el objetivo de transformar información en soluciones predictivas que optimicen procesos, personalicen servicios y generen valor estratégico para la organización, alineados con los objetivos del negocio.
Responsabilidades:
- Desarrollar y entrenar modelos de ML supervisado y no supervisado, así como modelos de IA enfocados en NLP, visión computacional, análisis de series temporales y datos geoespaciales para resolver problemas de predicción, clasificación y segmentación.
- Pre Procesar y transformar datos estructurados y no estructurados aplicando técnicas avanzadas de limpieza, imputación, normalización, selección de variables y extracción de características.
- Evaluar el desempeño, interpretabilidad y equidad de los modelos mediante métricas como precisión, AUC-ROC, RMSE y técnicas de explicabilidad como SHAP o LIME.
- Diseñar y construir pipelines de entrenamiento, validación y despliegue de modelos utilizando herramientas como Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch y arquitecturas escalables en la nube (AWS, Azure, GCP).
- Desplegar y mantener modelos de IA en producción, asegurando su escalabilidad, estabilidad y monitoreo continuo para evitar la degradación del desempeño.
- Colaborar con equipos de negocio, ingeniería y MLOps para identificar casos de uso y traducirlos en soluciones basadas en datos de alto impacto alineadas con objetivos de negocio y contexto operacional.
- Investigar y aplicar técnicas de optimización de modelos como ajuste de hiper parámetros, técnicas bayesianas y regularización para mejorar la eficiencia y precisión de las soluciones implementadas, incluyendo modelos sobre datos geoespaciales.
Requisitos:
- Interpretación de los resultados obtenidos a través de algoritmos para establecer una comunicación certera y disruptiva en la toma de decisiones
- MLOps: Despliegue y mantenimiento de modelos.
- Dominio de metodologías de evaluación y validación de modelos (AUC, RMSE, F1-score, técnicas de fairness, explain ability con SHAP o LIME).
- Conocimiento práctico en diseño de experimentos y validación cruzada avanzada.
- Uso de herramientas de versionado de datos y modelos (DVC, MLflow) y flujos CI/CD para entornos de ML.
- Aplicación de técnicas de auditoría de modelos y detección de sesgos algorítmicos.
Escolaridad: Maestría en Ciencia de Datos, Estadística, Matemáticas Aplicadas, Inteligencia Artificial, Ingeniería en Datos o afines.
Experiencia: 3+ años en diseño, entrenamiento y evaluación de modelos IA y ML.
Beneficios
- Sueldo base
- Fondo de ahorro para el retiro
- Descuentos en compras de muebles y ropa
- Aguinaldo
- Vacaciones
- Prima vacacional
- Reparto de utilidades
- Día de cumpleaños
- Becas para estudio
- Útiles escolares
- Club de protección familiar
- Ambiente de trabajo agradable
- Entre otros beneficios y prestaciones
Recuerda que ningún reclutador puede pedirte dinero a cambio de una entrevista o un puesto. Asimismo, evita realizar pagos o compartir información financiera con las empresas.
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