Ciencia de Datos (Científicos de Datos)

Inetum · Mexico, Mexico · full-time · Hybrid · 3 days ago

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Posted October 23, 2026 · Read from Inetum
Why a CV for this job?

94% of employers say their filters drop qualified candidates whose CV does not match the ad's exact criteria (Harvard Business School, 2021).

  • They see what they asked for, first. Your experience that matches the ad leads, in the ad's own words, so someone skimming finds it in seconds.
  • It gets past the software. Many larger employers use software that ranks CVs by how closely they match the ad, often before anyone reads them.
  • In the language of the ad. An ad written in Spanish gets a CV in Spanish, even when yours is in Portuguese.
  • Your facts, nothing invented. Your own experience, reordered and reworded. What the ad wants and your CV does not show is listed for you to add, only if it is true. You check it before you send it.
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Descripción del empleo

Diseñar, desarrollar, implementar y optimizar modelos avanzados de Machine Learning e Inteligencia Artificial que permitan resolver problemas de negocio complejos, generar insights accionables y potenciar la toma de decisiones basada en datos. Será responsable de garantizar la calidad técnica, estadística y operativa de las soluciones analíticas, trabajando bajo estándares de desarrollo profesional y mejores prácticas de MLOps.

Requisitos

  • Diseñar, desarrollar e implementar modelos predictivos, prescriptivos y algoritmos de Machine Learning para diferentes áreas del negocio.
  • Analizar grandes volúmenes de información para identificar patrones, tendencias y oportunidades de mejora.
  • Aplicar técnicas de experimentación, pruebas de hipótesis y análisis causal para respaldar decisiones estratégicas basadas en evidencia.
  • Construir procesos de transformación y preparación de datos mediante SQL avanzado y PySpark.
  • Desarrollar código en Python modular, mantenible y listo para producción siguiendo estándares de ingeniería de software.
  • Implementar procesos de seguimiento y monitoreo de experimentos utilizando herramientas como MLflow o similares.
  • Evaluar y validar modelos considerando métricas de negocio, sesgos, explicabilidad, desempeño por segmentos y robustez estadística.
  • Colaborar con equipos multidisciplinarios para traducir necesidades de negocio en soluciones analíticas escalables.
  • Documentar de manera estructurada los modelos desarrollados, incluyendo objetivos, fuentes de datos, supuestos, limitaciones y resultados esperados.
  • Gestionar datos almacenados en ambientes cloud como Google Cloud Storage (GCS) y Azure Blob Storage.
  • Aplicar buenas prácticas de versionamiento, control de cambios, manejo seguro de credenciales y gobierno de datos.
  • Evaluar y definir el uso adecuado de herramientas de Inteligencia Artificial Generativa, modelos LLM y sistemas de agentes, asegurando un enfoque responsable y orientado al valor de negocio.
  • Conocimientos Técnicos RequeridosLenguaje de Programación
  • Dominio avanzado de Python como lenguaje principal y exclusivo de desarrollo.
  • Machine Learning y Ciencia de DatosExperiencia sólida en las siguientes tecnologías y librerías:
  • Scikit-Learn
  • XGBoost
  • LightGBM
  • Pandas
  • Polars
  • Statsmodels
  • SciPy
  • Deep Learning
  • Experiencia en desarrollo e implementación de modelos utilizando:TensorFlowPyTorch
  • Procesamiento y Gestión de Datos
  • SQL avanzado para consulta y análisis de datos.
  • PySpark para procesamiento, exploración y transformación de grandes volúmenes de información.
  • Experiencia trabajando con datos en entornos cloud:Google Cloud Storage (GCS)Azure Blob Storage
  • Competencias Estadísticas
  • Diseño experimental aplicado a problemas de negocio.
  • Pruebas de hipótesis y análisis inferencial.
  • Comprensión avanzada de causalidad y capacidad para distinguir entre correlación y relaciones causales.
  • Validación robusta de modelos considerando:Métricas de negocio.Precisión y desempeño.Sesgos algorítmicos.Comportamiento por segmentos y subgrupos.Interpretabilidad y explicabilidad.
  • Desarrollo y Gobierno de Soluciones
  • Uso profesional de Git dentro del flujo de trabajo diario.
  • Desarrollo de código estructurado, reutilizable y orientado a producción.
  • Experiencia con herramientas de seguimiento y trazabilidad de experimentos como MLflow.
  • Capacidad para trabajar bajo estándares de ingeniería y gobierno de datos.
  • Gestión de versiones de datos y control de calidad de modelos.
  • Documentación técnica clara y estructurada.
  • Experiencia Requerida
  • Más de 5 años de experiencia en Ciencia de Datos, Machine Learning o Inteligencia Artificial.
  • Experiencia desarrollando modelos analíticos de impacto para distintas áreas de negocio.
  • Participación en proyectos de analítica avanzada y despliegue de modelos en ambientes productivos.
  • Experiencia trabajando en equipos multidisciplinarios bajo metodologías ágiles.
  • Competencias Clave
  • Pensamiento analítico y orientación a resultados.
  • Capacidad para resolver problemas complejos de negocio mediante datos.
  • Rigor estadístico y pensamiento crítico.
  • Comunicación efectiva para audiencias técnicas y no técnicas.
  • Capacidad para desafiar hipótesis y validar resultados con evidencia.
  • Autonomía técnica y orientación a la mejora continua.
  • Colaboración y trabajo en equipo.

Lo que ofrecemos

  • Programas de formación continua y certificaciones.
  • Acceso a plataformas de aprendizaje y desarrollo profesional.
  • Cultura de innovación y colaboración.
  • Programas de bienestar físico y emocional.
  • Oportunidades de crecimiento en proyectos internacionales.
  • Reconocimiento y recompensas por desempeño.
  • Sueldo base
  • Prestaciones superiores a las de la ley
  • Seguro de vida
  • Seguro de Gastos Médicos Mayores
  • Vales de despensa
  • Esquema 100% nómina
Employer
Inetum
Location
Mexico, Mexico · Hybrid
Contract
full-time