Perfil del Puesto

El/la candidato/a ideal combina un fuerte background técnico en machine learning con curiosidad de negocio. Buscamos a alguien que disfrute experimentar, medir y mejorar continuamente, y que se sienta cómodo/a trabajando codo a codo con equipos de producto, ingeniería y operaciones para que los modelos generen resultados tangibles en el mundo real.

Requisitos

• Experiencia: Trayectoria comprobada como Data Scientist, Machine Learning Engineer o rol similar en entornos de producto o negocio.
• Fundamentos: Conocimientos sólidos de estadística, machine learning supervisado y no supervisado (regresión, clasificación, árboles, gradient boosting, etc.).
• Stack Tecnológico:
  • Python: Dominio del ecosistema (pandas, NumPy, scikit-learn).
  • Frameworks: Deseable experiencia con PyTorch o TensorFlow.
  • SQL: Sólidos conocimientos de consultas y modelado de datos analíticos.
• Producción: Experiencia construyendo, evaluando y manteniendo modelos en entornos reales (idealmente sobre series de tiempo, IoT, telemática o procesos operativos).
• MLOps: Familiaridad con versionado de modelos/datasets, monitoreo de performance, despliegue y reproducibilidad de experimentos.
• Infraestructura: Experiencia trabajando con proveedores cloud (AWS, GCP o Azure).
• Gestión de Código: Dominio de Git y GitHub.
• Habilidades Blandas: Capacidad de comunicación para presentar hallazgos a audiencias técnicas y no técnicas.
• Visión de Negocio: Mentalidad de producto enfocada en entender a los usuarios y el impacto real de los modelos.

Deseable

• Industria: Experiencia previa en mantenimiento predictivo, gestión de flotas, telemática o sectores relacionados (logística, transporte, manufactura, oil & gas, etc.).
• Herramientas ML: Manejo de plataformas de experimentación y tracking como MLflow, Weights & Biases o similares.
• Ingeniería de Datos: Familiaridad con procesos ETL/ELT, orquestadores y arquitecturas de data warehouses/lakes.
• Metodologías: Experiencia trabajando con marcos de trabajo ágiles (Scrum, Kanban).
• Visualización: Habilidades en storytelling de datos usando Power BI, Tableau, Looker, etc.