Científico de Datos Senior (AI, Servicios de Azure)

Científico de Datos Senior Habilidades Requeridas Licenciatura o Ingeniería en Ciencia de Datos, Computación, Matemáticas, Estadística, Actuaría o afín. Experiencia sólida como Data Scientist Senior desarrollando modelos de Machine Learning en entornos productivos. Dominio avanzado de Python para análisis de datos, modelado y automatización.

Experiencia en: Machine Learning supervisado y no supervisado, Deep Learning, Modelos predictivos y análisis estadístico avanzado y Procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos. Experiencia implementando soluciones de IA y analítica en Microsoft Azure. Conocimiento práctico de MLOps, integración continua y despliegue continuo (CI/CD).

Experiencia desarrollando visualizaciones y dashboards ejecutivos. Capacidad para comunicar resultados técnicos a audiencias de negocio. Habilidades Deseables Experiencia trabajando con LLMs (Large Language Models) y soluciones de IA Generativa. Conocimiento de servicios Azure como: Azure AI Search, Azure Functions y Azure Machine Learning Experiencia en arquitecturas de datos modernas y procesamiento de datos en la nube.

Conocimiento de DevOps orientado a productos de datos e IA. Experiencia en experimentación, optimización y monitoreo de modelos en producción. Certificaciones relacionadas con Azure, Data Science o Inteligencia Artificial. Experiencia liderando iniciativas técnicas o mentorando equipos de ciencia de datos. Conocimiento de metodologías ágiles (Scrum, Kanban).

Responsabilidades Diseñar e implementar estrategias basadas en datos para identificar patrones, tendencias y oportunidades de negocio. Desarrollar y desplegar modelos avanzados de Machine Learning, Deep Learning y Analítica Predictiva utilizando Python. Diseñar y desarrollar soluciones de Inteligencia Artificial integradas con flujos de datos y servicios de Microsoft Azure.

Analizar datos estructurados y no estructurados para generar hipótesis y recomendaciones de alto impacto. Implementar pipelines de datos y despliegues de modelos en entornos Azure siguiendo prácticas de MLOps. Monitorear, evaluar y optimizar el desempeño de los modelos mediante métricas robustas. Crear dashboards y visualizaciones ejecutivas que faciliten la interpretación de resultados.

Traducir hallazgos técnicos en recomendaciones estratégicas para áreas de negocio. Garantizar que las soluciones desarrolladas cumplan con estándares de calidad, escalabilidad y seguridad. Participar activamente en equipos multidisciplinarios bajo metodologías ágiles. Idiomas Requeridos Inglés Intermedio Alto Ubicación CDMX

• Híbrido (Se requerie acudir 3 veces por semana a oficinas del cliente)