Científico(a) de Datos – Ingeniería de IA/ML & GenAI

Ópticas Ver De Verdad; Culiacán; Híbrido; MXN 200,000 - 400,000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Una empresa de ópticas en Culiacán busca un Científico de Datos para diseñar y desplegar modelos de IA/ML, optimizar inventarios y mejorar la experiencia del cliente. Requiere experiencia de 3 a 5 años en Data Science, habilidades avanzadas en Python y SQL, así como capacidad para trabajar con datos complejos en un entorno dinámico.

Servicios

Compensación competitiva

Presupuesto de nube/herramientas

Oportunidad de crecer en la empresa

Formación

• 3–5+ años de experiencia en Data Science/ML, idealmente retail/omnicanal.
• Experiencia en MLOps y limpieza/validación de datasets.
• Capacidad para sintetizar hallazgos y proponer acciones claras.

Responsabilidades

• Diseñar y desplegar modelos de IA/ML y soluciones de Inteligencia Artificial Generativa.
• Optimizar inventarios y resurtidos.
• Realizar análisis de elasticidad de precios y medición de lift.

Conocimientos

Python avanzado

SQL fuerte

Estadística aplicada y experimentación

Comunicación

GenAI

Modelado predictivo

Educación

Ingeniería (Sistemas, Computación, Industrial), Matemáticas Aplicadas o afín

Herramientas

Python (pandas, numpy, scikit-learn, XGBoost)

SQL Server

BigQuery

Jupyter/Google Colab

Descripción del empleo

Ver De Verdad

Ubicación: Culiacán

Área: Data & Analytics / Tecnología

Reporte: Dirección General / Dirección de Administración y Finanzas

Tipo: Tiempo completo

Objetivo del puesto

Diseñar, entrenar y desplegar modelos de IA/ML y soluciones de Inteligencia Artificial Generativa para elevar ventas, optimizar inventarios y mejorar la experiencia del cliente. Convertir datos en decisiones accionables para tiendas, zonas y corporativo.

Responsabilidades clave

• Modelado predictivo: pronóstico de ventas por plaza/sucursal/categoría; demanda de exámenes (nuevos vs. recurrentes), citas y no-show.
• Optimización de inventarios y resurtidos: niveles objetivo por categoría (económico, diseñador, premium), rotación, cobertura y alertas de faltantes.
• Precios y promociones: análisis de elasticidad, medición de lift, pruebas A/B, recomendaciones por segmento y calendario promocional.
• GenAI aplicada al negocio:
• Asistentes (texto/voz) para atención y ventas; prompts, RAG, embeddings y evaluación.
• Generación de copys y piezas base para campañas (redes/WhatsApp/radio) con control de calidad.
• Marketing analytics: atribución, ROAS, cohortes, funnels de exámenes y efectividad de SMS/medios.
• Ingeniería de datos: ETL/ELT desde SQL Server a BigQuery; limpieza, validación y versionado de datasets.
• MLOps: trazabilidad de experimentos (MLflow), empaquetado (Docker), orquestación (Airflow/Prefect) y despliegues.
• Visualización & reporting: dashboards ejecutivos (Looker Studio/Power BI/Streamlit/Dash) y paquetes de insights para Consejo y Dirección.
• Gobierno y calidad de datos: definiciones de métricas, documentación y monitoreo de confiabilidad.

Requisitos

• Formación: Ingeniería (Sistemas, Computación, Industrial), Matemáticas Aplicadas o afín.
• Experiencia: 3–5+ años en Data Science/ML (idealmente retail/omnicanal).
• Python avanzado: pandas, numpy, scikit-learn, XGBoost; nociones de PyTorch/TensorFlow.
• Entorno de trabajo: Jupyter/Google Colab; control de versiones con Git.
• GenAI: OpenAI/Anthropic, LangChain, RAG, embeddings, vector stores (FAISS/Pinecone), evaluación de prompts.
• SQL fuerte: consultas complejas, performance (SQL Server/BigQuery).
• Estadística aplicada y experimentación: A/B testing, intervalos, MAPE/SMAPE, causalidad básica.
• Comunicación: capacidad para sintetizar hallazgos y proponer acciones claras.

Deseable (no excluyente)

• GCP (Vertex AI, GCS) u otros clouds.
• OR-Tools/optimizadores para resurtido/abasto.
• Looker Studio/Power BI, Plotly/Matplotlib.
• Integraciones con WhatsApp Business/UltraMSG, Twilio, o agentes de voz.
• Buenas prácticas de CI/CD y observabilidad (logging/alertas).

Indicadores de éxito a 90 días

1. Pronóstico de ventas por plaza/categoría con MAPE ≤ 15% y actualización diaria.
2. Motor de resurtido con lista priorizada por sucursal y cobertura objetivo.
3. MVP GenAI con RAG para información de sucursales/promociones y respuestas consistentes.
4. Tablero ejecutivo (ventas, exámenes, margen, inventario) disponible para Dirección y Consejo.

Lo que ofrecemos

• Compensación competitiva y esquema híbrido.
• Equipo de trabajo y presupuesto de nube/herramientas.
• Ambientes de datos reales de alto volumen y retos de negocio concretos.
• Oportunidad de crecer e incidir directamente en decisiones comerciales.

Cómo postular

Envía tu CV, GitHub/portafolio y una breve nota sobre tu proyecto de IA/ML más relevante a: [e-mail] con asunto: Científico de Datos – IA/ML & GenAI.