Científico de datos Ciencia de datos
Hace 2 semanas
San Luis Potosí SLP, San Luis Potosí (municipio); Estado de San Luís Potosí, México
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Somos una consultora especializada en ofrecer las mejores oportunidades laborales al mejor talento digital del mercado. Contamos con más de 25 años de experiencia conectando perfiles innovadores con empresas líderes en LATAM, USA, Europa y África. Trabajamos con talento que impulsa la transformación digital y construye las organizaciones del futuro. Data Scientist (Estrategia DataOps & MLOps)
Data Scientist
uno de nuestros clientes líderes en el sector Bancario . El objetivo principal es liderar las fases de desarrollo de modelos de Machine Learning bajo una estrategia de DataOps y MLOps, asegurando la escalabilidad, el monitoreo y la correcta migración de modelos a plataformas en la nube (GCP). Requirements Requisitos Técnicos
Experiencia:
Mínimo 3 años en roles similares de Ciencia de Datos. Formación: Licenciatura en Actuaría, Matemáticas Aplicadas, Informática, Sistemas o afines ( Titulado ). Hard
Skills:
Python avanzado para Machine Learning y uso de Jupyter Notebooks. SQL (Nivel intermedio) y manejo básico de GIT. Experiencia práctica en GCP (Vertex AI / BigQuery) o AWS (SageMaker). Sólida base en Estadística (Probabilidad y Distribuciones), buenas prácticas de reproducibilidad y preparación de modelos para producción. Diplomados en Ciencia de Datos, ML o IA; conocimientos en despliegue de modelos (MLOps). Generar las fases de desarrollo de modelos de ML, desde la identificación y extracción de inputs hasta la documentación de fuentes, formatos y frecuencias. Validación de Datos: Aplicar metodologías de validación y pruebas de consistencia técnica sobre los datos. Ejecutar entrenamientos de modelos (clasificación, regresión, clustering), evaluando resultados para seleccionar la solución óptima. Realizar validaciones de performance mediante técnicas de cross-validation y backtesting. Desarrollar el monitoreo de performance, detección de data drift y seguimiento de métricas de negocio. Migración a Cloud: Colaborar con el equipo de ingeniería para migrar y desplegar modelos en la plataforma GCP (Vertex AI / BigQuery) . Documentación Técnica: Benefits
Ubicación:
Híbrido. Lunes a Viernes de 9:00 am a 6:00 pm.
Experiencia:
Mínimo 3 años en roles similares de Ciencia de Datos. Formación: Licenciatura en Actuaría, Matemáticas Aplicadas, Informática, Sistemas o afines ( Titulado ). Hard
Skills:
Python avanzado para Machine Learning y uso de Jupyter Notebooks. SQL (Nivel intermedio) y manejo básico de GIT. Experiencia práctica en GCP (Vertex AI / BigQuery) o AWS (SageMaker). Sólida base en Estadística (Probabilidad y Distribuciones), buenas prácticas de reproducibilidad y preparación de modelos para producción. Diplomados en Ciencia de Datos, ML o IA; conocimientos en despliegue de modelos (MLOps). Generar las fases de desarrollo de modelos de ML, desde la identificación y extracción de inputs hasta la documentación de fuentes, formatos y frecuencias. Validación de Datos: Aplicar metodologías de validación y pruebas de consistencia técnica sobre los datos. Ejecutar entrenamientos de modelos (clasificación, regresión, clustering), evaluando resultados para seleccionar la solución óptima. Realizar validaciones de performance mediante técnicas de cross-validation y backtesting. Desarrollar el monitoreo de performance, detección de data drift y seguimiento de métricas de negocio. Migración a Cloud: Colaborar con el equipo de ingeniería para migrar y desplegar modelos en la plataforma GCP (Vertex AI / BigQuery) . Documentación Técnica: Benefits
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