Data Scientist: Build Production ML & Transfer Learning

hiberus; Bogotá; Híbrido; COP 60.000.000 - 90.000.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

hiberus Colombia busca un Data Scientist para un proyecto internacional de Inteligencia Artificial, trabajando sobre un Golden Dataset y colaborando con Data Engineering, MLOps y GenAI.

Diseñar, entrenar y validar modelos de Machine Learning orientados a casos de uso reales, con pipelines productivos y transferencia de conocimiento entre ciudades o flotas mediante transfer learning, warm start y fine-tuning incremental.

Formación

• 3+ años de experiencia en Data Science / ML en entornos productivos.
• Python avanzado: pandas, scikit-learn y statsmodels.
• Sólidos conocimientos de estadística, diseño experimental y validación de modelos.
• Experiencia con ML supervisado y no supervisado.
• Experiencia con series temporales.
• Conocimientos de PySpark / Spark MLlib.
• Experiencia con MLflow.

Responsabilidades

• Realizar análisis exploratorio y estadístico sobre el Golden Dataset.
• Diseñar, entrenar y validar modelos predictivos, de clasificación, series temporales y optimización.
• Convertir el código de experimentación y modelado en scripts y paquetes versionados en Git.
• Trabajar con MLflow para tracking de experimentos, registro y versionado de modelos.
• Definir estrategias para reutilizar modelos y conocimiento entre diferentes casos de uso.
• Colaborar con Data Engineering para definir los datos y features necesarios.
• Trabajar con ML Engineers/MLOps para llevar los modelos a producción.
• Analizar y comunicar el rendimiento, sesgos y limitaciones de los modelos a perfiles técnicos y de negocio.

Conocimientos

Python avanzado

Pandas/Scikit-learn

Estadística

Transfer learning

MLflow

Git

PySpark

TensorFlow/PyTorch

Herramientas

MLflow

PySpark

Spark MLlib

Git

Descripción del empleo

hiberus Colombia busca un Data Scientist para un proyecto internacional de Inteligencia Artificial, trabajando sobre un Golden Dataset y colaborando con Data Engineering, MLOps y GenAI.

Diseñar, entrenar y validar modelos de Machine Learning orientados a casos de uso reales, con pipelines productivos y transferencia de conocimiento entre ciudades o flotas mediante transfer learning, warm start y fine-tuning incremental.