Requerimientos: Más de 5 años en data science, análisis estadístico o roles de investigación aplicada.
Formación en Ciencias (física, matemáticas aplicadas, actuaría).
Preferentemente contar con maestría.
Proyectos end-to-end documentables: desde la definición del problema hasta la entrega de un modelo validado.
Experiencia trabajando con equipos de ingeniería (ML Engineers, Data Engineers) en ambientes ágiles.
Historial de trabajo en repositorios de código reales.
Maestría o doctorado en Matemáticas, Estadística, Actuarial, Física, Computer Science o afines.
Experiencia en investigación académica o aplicada.
Habilidades técnicas indispensables:
Conocimientos en Implementación de IA.
Vertex
Conocimientos en estadística
Buenas prácticas de ML
Python como lenguaje principal y único de desarrollo.
Scikit-Learn, XGBoost, LightGBM, Pandas, Polars, Statsmodels, SciPy.
Modelos de deep learning con TensorFlow o PyTorch cuando el problema lo justifique.
SQL avanzado.
PySpark para exploración y transformación.
Acceso y manejo de datos en entornos cloud: GCS, Azure Blob Storage.
Diseño experimental y pruebas de hipótesis aplicadas a problemas de negocio.
Causalidad y distinción entre correlación y causalidad.
Validación robusta de modelos: métricas de negocio, análisis de sesgo y comportamiento por subgrupos.
Uso profesional de Git.
Código Python organizado y modular, listo para entrega.
Experiment tracking con MLflow o equivalente.
Documentación estructurada de modelos.
Manejo de estándares de equipo: credenciales seguras, versionado de datos, estructura de proyectos.
Uso responsable de herramientas de IA generativa.
Criterio para evaluar cuándo usar agentes o LLMs.
Deseables:
Experiencia con ingeniería de ML.
Portafolio compartible.
Experiencia en investigación académica o aplicada.
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