Data Scientist, Community Operations

Grupo Modelo es líder en la elaboración, distribución y venta de cerveza en México Nos enorgullece ser una empresa que ha traspasado fronteras con sus productos. Principal Data Scientist

Buscamos un/a Principal Data Scientist que lidere la dirección técnica y la entrega de productos analíticos que den soporte a nuestras funciones de Corporate y One Supply .
En este puesto, actuarás como una autoridad técnica senior en Data Science , definiendo cómo se abordan problemas analíticos complejos en todo el portafolio. Traducirás desafíos de negocio en soluciones escalables de Data Science, definirás enfoques analíticos y arquitecturas de solución, y proporcionarás liderazgo técnico a Data Scientists y Senior Data Scientists durante todo el ciclo de vida de los productos.
Combinarás liderazgo técnico estratégico con experiencia práctica para garantizar que nuestros productos analíticos sean metodológicamente sólidos, estén listos para producción, sean escalables y estén conectados con resultados de negocio medibles.
También desempeñarás un papel clave a la hora de determinar cuándo conviene construir, reutilizar, adaptar o integrar capacidades existentes , asegurando que las decisiones técnicas equilibren el valor de negocio, la complejidad, la escalabilidad y la velocidad para generar impacto.

Sobre el equipo
Te incorporarás a un equipo multidisciplinario compuesto por Data Scientist, Data Engineers, Product Managers, AI Engineers, equipos de MLOps y de plataforma, así como stakeholders de negocio .
Como líder técnico senior dentro de Data Science, proporcionarás dirección técnica y mentoría a Data Scientists de distintos niveles, establecerás estándares técnicos y patrones de solución reutilizables, y garantizarás la calidad y consistencia de los productos analíticos del equipo.
Trabajarás estrechamente con los equipos de Producto y Negocio para garantizar que las soluciones de Data Science no solo tengan un buen desempeño técnico, sino que también se integren exitosamente en los procesos de negocio, sean adoptadas por los usuarios y generen valor medible.

Liderar la dirección técnica de los productos analíticos, desde la definición y estructuración del problema de negocio y el diseño de la solución, hasta la validación, implementación, adopción, materialización del valor y mejora continua.
# Definir la arquitectura de la solución analítica , incluyendo preparación de datos, ingeniería de variables ( feature engineering ), modelado, validación, inferencia, integración y monitoreo, colaborando con Data Engineering, AI Engineering, MLOps y los equipos de plataforma en la arquitectura técnica integral.
# Determinar la combinación adecuada de machine learning, modelado estadístico, optimización matemática, simulación, experimentación, inferencia causal, técnicas de AI/GenAI o enfoques basados en reglas , en función del problema de negocio.
# Proporcionar dirección técnica en casos de uso como optimización, sistemas de recomendación, forecasting, clasificación, regresión, clustering, segmentación, experimentación y detección de anomalías .
# Revisar decisiones metodológicas y de ingeniería críticas, incluyendo la formulación del problema, selección de modelos, estrategia de evaluación, diseño experimental, calidad del código, escalabilidad, explicabilidad y preparación para producción .
# Establecer y promover estándares de Data Science para el diseño de soluciones, pruebas, documentación, reproducibilidad, validación de modelos, monitoreo y uso responsable de métodos analíticos.
# Colaborar con Data Engineering, MLOps, Producto, AI Engineering y equipos de plataforma para diseñar flujos de datos escalables e integrar soluciones analíticas en sistemas de producción y procesos de negocio.
# Proporcionar liderazgo técnico y mentoría a Data Scientists y Senior Data Scientists mediante diseño de soluciones, orientación metodológica, revisiones de diseño y código, coaching y retroalimentación técnica continua.
# Garantizar que los productos analíticos tengan KPIs de negocio claramente definidos y mecanismos para medir el valor , conectando el desempeño técnico con la adopción y los resultados de negocio medibles.
# Presentar estrategias analíticas, resultados, supuestos, limitaciones, riesgos y recomendaciones a stakeholders técnicos y de negocio senior, traduciendo decisiones técnicas complejas en implicaciones claras para el negocio.
# Mantener una participación práctica ( hands-on ) en iniciativas críticas cuando su complejidad, riesgo, relevancia estratégica o impacto de negocio requiera una participación a nivel Principal.
# Identificar oportunidades para crear componentes analíticos, metodologías y patrones de solución reutilizables que mejoren la velocidad de desarrollo, calidad y escalabilidad en todo el portafolio de Data Science.

Licenciatura en Data Science, Computer Science, Actuarial Science, Estadística, Matemática