científico de datos

CONFIDENTIAL; Bogotá; Híbrido; COP 90.000.000 - 140.000.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Contrato directo indefinido

Modalidad híbrida

40 horas semanales

Capacitación y certificaciones

Descripción de la vacante

CONFIDENTIAL en Bogotá busca un Especialista Regional de BI (Científico/a de Datos) con sólida experiencia en diseño de modelos, entrenamiento y despliegue en producción, orientado a impacto regional. Deberá liderar proyectos desde exploración hasta producción, manejar herramientas MLOps y visualización (Looker o Power BI), y colaborar con equipos para decisiones basadas en datos, en múltiples países.

Ofrecen modalidad híbrida, contrato indefinido, 40 horas semanales y oportunidades de

Formación

• Formación: Ingenieros/as en sistemas, estadística, matemáticas, física o afines, con postgrado en ciencia de datos deseable.
• Experiencia: ≥3 años evaluando y entrenando modelos; ≥6 meses implementando modelos en producción ML.
• Conocimientos: Python (experto) o R (avanzado).
• Conocimiento de arquitecturas de modelos (regresión, árboles, redes neuronales) y métricas de evaluación.

Responsabilidades

• Diseñar y desarrollar arquitecturas de modelos estadísticos y prescriptivos.
• Ejecutar entrenamiento, ajuste de hiperparámetros y validación cruzada.
• Implementar ciclo de vida MLOps y orquestar despliegues en producción.
• Monitorear drift, auditar sesgos y garantizar explicabilidad de los modelos.
• Comunicar resultados y difundir la cultura de IA en la organización.

Conocimientos

Python

R

Modelos predictivos

MLOps

Visualización Looker/Power BI

Storytelling técnico

Educación

Ingeniería de Sistemas

Estadística

Matemáticas

Física

Herramientas

Vertex AI

MLflow

Kubeflow

SageMaker

Descripción del empleo

Estamos en la búsqueda de un Especialista Regional de BI (Científico/a de Datos) con sólida experiencia en implementación de modelos de datos y ejecución integral del ciclo de ciencia de datos: diseño de modelos, algoritmos, entrenamientos, evaluación y MLOps.

Buscamos un(a) profesional en Ingeniería de Sistemas, Estadística o carreras afines, con experiencia en desarrollo de modelos predictivos y descriptivos, manejo de ingeniería de datos y machine learning, capaz de llevar soluciones analíticas desde la exploración hasta producción, generando impacto real en la operación regional.

Serás protagonista en la construcción de modelos escalables, optimización de procesos analíticos y generación de insights estratégicos que impulsen decisiones en múltiples países.

RESPONSABILIDADES

• 1. Modelado Científico y Estrategia Predictiva
  Diseñar y desarrollar la arquitectura de modelos estadísticos (supervisados y no supervisados) y prescriptivos. Su foco no es mover datos, lo ideal encontrar el algoritmo óptimo (XGBoost, Transformers, Redes Neuronales, etc.) que resuelva el problema de negocio con la mayor precisión técnica posible.
  Entregable: Prototipos de modelos validados matemáticamente.
• 2. Entrenamiento y Optimización de Alta Precisión
  Ejecutar el proceso de entrenamiento, ajuste de hiperparámetros y validación cruzada. Es responsable de asegurar que la evaluación del modelo sea la más certera del mercado, utilizando métricas avanzadas y garantizando que el modelo sea capaz de generalizar correctamente ante datos nuevos de los +10,000 usuarios.
  Entregable: Modelos entrenados con documentación de performance estadística.
• 3. Implementación de Ciclo de Vida MLOps
  Asegurar que los modelos pasen de la "laptop" a la producción de manera robusta. Debe orquestar el despliegue bajo estándares de MLOps, garantizando que el modelo sea consumible por la arquitectura corporativa y gestionando el versionamiento de cada experimento (código, datos y pesos del modelo).
  Entregable: Pipelines de entrenamiento y despliegue automatizados.
• 4. Monitoreo de Drift y Auditoría Ética
  Vigilar la degradación del modelo para identificar cuándo el mundo real ha cambiado tanto que el modelo ya no es útil. Asimismo, debe auditar los algoritmos para asegurar la explicabilidad (que el negocio entienda por qué el modelo tomó esa decisión) y la ausencia de sesgos éticos.
  Entregable: Tableros de control de salud del modelo y reportes de ética algorítmica.
• 5. Comunicación Clara y fomentar la cultura IA
  Actuar como el intérprete principal entre la alta complejidad de la ciencia de datos y las necesidades operativas de la corporación. Su misión es asegurar que cualquier usuario, sin importar su perfil técnico, comprenda el valor, el funcionamiento y la seguridad de los modelos implementados.

MATRÍCULA Y REQUISITOS

• Formación: Profesional en Ingeniería de Sistemas, Estadística, Matemáticas, Física o afines. Deseable Postgrado en Ciencia de Datos o Inteligencia Artificial.
• Experiencia: Mínimo 3 años en la evaluación y entrenamiento de modelos, no en la construcción de infraestructuras ETL y mínimo 6 meses de experiencia real implementando y poniendo en producción modelos de Machine Learning.
• No negociable Lenguajes: Python (Experto) o R (Avanzado).
• Conocimiento e implementación IA & ML: Dominio de arquitecturas de modelos (Regresiones, Árboles o altamente valorado Redes Neuronales) y métodos de evaluación (Matrices de confusión, F1-Score, AUC, RMSE).
• Altamente Valorado Ecosistema MLOps: Conocimiento en herramientas como Vertex AI (GCP), MLflow, Kubeflow o SageMaker.
• Visualización: Capacidad de crear Storytelling técnico en Looker o Power BI.
• Metodologías: Conocimiento sólido en el ciclo de vida de la ciencia de datos (CRISP-DM o similares).

BENEFICIOS

• Contrato Directo a Término Indefinido
• Modalidad de trabajo Híbrida (2 días remoto y 3 en oficina)
• Horario Lunes a Viernes, 40 horas semanales y viernes hasta las 2:00 pm*
• Beneficios competitivos como Auxilio Alimentación, Casino, Gimnasio, Ruta, Días Libres, entre otros
• Crecimiento profesional con tecnologías de vanguardia.
• Capacitación y certificaciones continuas.