Data Scientist Semi senior

Data Scientist Semisenior

Estamos buscando un(a) Data Scientist con experiencia en machine learning, series de tiempo e inteligencia artificial para desarrollar soluciones analíticas avanzadas orientadas al negocio.

Principales responsabilidades

Modelamiento Analítico

• Diseñar e implementar modelos de ML: regresión, clasificación, clustering y series de tiempo.
• Seleccionar metodologías y algoritmos según el problema de negocio.
• Aplicar IA generativa y LLMs a casos de negocio.

Datos y Feature Engineering

• Desarrollar procesos ETL en Python y SQL para construir datasets analíticos.
• Hacer análisis exploratorio (EDA) avanzado y feature engineering.
• Implementar validaciones de calidad sobre los datos de entrada.

Despliegue y Operación

• Desplegar modelos en producción con Docker y Azure (Container Registry, Functions).
• Monitorear el desempeño de los modelos, reentrenarlos y controlar su calidad.
• Mantener operativos los procesos analíticos.
• Desarrollar y desplegar modelos cumpliendo los lineamientos de ciberseguridad de la compañía (gestión de secretos, control de accesos y manejo seguro de datos, incluido el uso de IA).

Negocio y Documentación

• Levantar requerimientos con las áreas de negocio y traducirlos en soluciones analíticas.
• Presentar resultados de forma clara a usuarios y jefaturas.
• Documentar modelos, procesos y estructuras de datos.
• Proponer iniciativas de mejora y automatización.

Requisitos

Formación

• Ingeniero Civil (Informática, Eléctrica, Matemática, Telemática, Industrial u otra especialidad)

Experiencia

• 3 a 5 años de experiencia
• Modelamiento de ML y series de tiempo en proyectos reales.
• Desarrollo de procesos ETL.
• Despliegue de modelos en contenedores.
• Trabajo directo con áreas de negocio.

Tecnologías obligatorias

• Python avanzado (pandas, scikit-learn, statsmodels, Prophet o similares).
• SQL avanzado.
• Estadística y ML.
• Series de tiempo.
• Docker.
• Git.
• Azure.
• Claude Code, construcción de agentes de IA y manejo de MCP (Model Context Protocol).

Deseables

• MLOps (MLflow o similar).
• Snowflake.
• NLP/LLMs vía API (Claude, OpenAI).
• Power BI.
• SAP S/4HANA.
• Inglés.