Lead of Models Sr

Objetivo Desarrollar, prototipar e implementar modelos predictivos avanzados utilizando técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático (IA/ML). Trabajará en estrecha colaboración con equipos interfuncionales para identificar oportunidades, diseñar soluciones escalables y generar conocimientos accionables que impulsen el crecimiento y la innovación del negocio. Responsabilidades Desarrollar e implementar soluciones de IA/ML de extremo a extremo, incluido el preprocesamiento de datos, la ingeniería de características, el entrenamiento de modelos, la validación y la implementación. Construir “ML pipelines” de extremo a extremo, incluyendo diferentes etapas como preprocesamiento de datos, generación de modelos, implementación de modelos, validación cruzada y retroalimentación activa. Trabajar en estrecha colaboración con las partes interesadas internas, como los equipos de negocios, los equipos de ingeniería y los equipos asociados, y alinearlos con respecto al área de enfoque. Comunicarse eficientemente con las áreas internas para explicar los resultados de IA/ML Crear métricas para rastrear tanto la eficiencia de la ingeniería y el rendimiento del modelo de ML. Construir capacidades de monitoreo para ambos. Mantenerse actualizado sobre las últimas investigaciones de IA/ML relevantes para nuestra industria. Conocimiento, habilidades y experiencia Grado universitario en Ciencias Computacionales, Actuaría, Estadística, Matemáticas, Física u otro campo cuantitativo similar. 5 años de experiencia laboral relevante como científico de datos y conocimiento integral del ciclo de vida de los modelos de ML. 3 años de experiencia probada en el diseño y entrega de soluciones de IA, con un enfoque en modelos básicos. 3 años de experiencia en desarrollo de programación orientada a objetos en lenguajes como Python. 3 años Dominio en el uso de Python/Spark, plataformas y herramientas Hadoop (Hive, Impala, Airflow, NiFi) y SQL para construir productos y plataformas de Big Data. Amplio conocimiento de CV2, TensorFlow, PyTorch, Keras y otras bibliotecas de deep learning. Buen conocimiento en procesamiento del lenguaje natural (NLP) y análisis de texto. Capacidad para escribir código limpio y bien documentado que siga buenas prácticas de codificación. Cualificaciones Deseables: Conocimiento de servicios de tecnológica de AWS (por ejemplo, AWS Sage Maker Studio, Athena, QuickSight, Redshift, S3, EC2, Glue). Maestría en un campo cuantitativo como estadística, matemáticas, ciencia de datos, ingeniería o ciencias de la computación.

Location: México, MX

Posted Date: 5/10/2025