Cientifico de Datos (Experiencia con Databricks)

Bluetab; Ciudad de México; On-site; MXN 900,000 - 1,500,000; Full time

Job summary

Bluetab busca un Senior Data Scientist / Machine Learning Engineer para transformar necesidades de negocio en soluciones analíticas sobre Databricks. Liderarás el ciclo de vida analítico desde ingesta de datos hasta el despliegue de modelos.

Trabajarás con PySpark, SQL y MLflow para entrenamiento, monitoreo y entrega continua, elaborando dashboards y comunicando hallazgos a stakeholders clave. Se valora experiencia en CI/CD y buenas prácticas de ingeniería de software.

Qualifications

• Dominio de Python, PySpark y SQL para procesamiento distribuido.

Responsibilities

• Traducir objetivos comerciales en arquitecturas analíticas viables.
• Diseñar, construir y optimizar pipelines ETL/ELT sobre Databricks.
• Entrenar y evaluar modelos predictivos con registro de experimentos (MLflow).
• Orquestar reentrenamiento e inferencia (Databricks Workflows/Jobs).
• Desarrollar dashboards nativos en Databricks para métricas y KPIs.
• Refactorizar código y aplicar pruebas unitarias; CI/CD.

Skills

Python

PySpark

SQL

ML en producción

Ingeniería de datos

Education

Licenciatura en Ciencia de Datos

Ingeniería en Computación

Tools

Databricks

MLflow

Git/GitHub

CI/CD

Job description

No solo buscamos talento, buscamos mentes curiosas que disfruten aprender y transformar el futuro.

Somos tech, somos exigentes y sí, vamos rápido. Pero nadie compite solo. Trabajamos en equipo y si buscas retos que te saquen de la zona cómoda (porque ahí no crece nadie), estás en el lugar correcto. Aquí aprenderás con expertos, participarás en proyectos de alto impacto y estarás siempre un paso adelante en tecnología.

Objetivo del puesto

Buscamos un Senior Data Scientist / Machine Learning Engineer con un enfoque integral de producto, capaz de traducir necesidades complejas de negocio en soluciones analíticas y modelos predictivos de alto impacto sobre Databricks.

La posición lidera el ciclo de vida analítico de punta a punta: desde el diseño de pipelines de ingesta y preparación de datos a gran escala, hasta el entrenamiento, despliegue continuo, monitoreo en producción y la comunicación estratégica de hallazgos a stakeholders clave.

Responsabilidades principales

• Alineación con el negocio y visión analítica: Traducir objetivos comerciales en arquitecturas analíticas viables, ejecutando análisis exploratorios (EDA) y análisis ad-hoc para validar hipótesis y extraer insights accionables.

• Ingeniería de datos escalable: Diseñar, construir y optimizar pipelines ETL/ELT sobre Databricks utilizando PySpark y SQL, garantizando calidad, gobernanza y eficiencia en el procesamiento distribuido.

• Modelado y experimentación: Entrenar y evaluar modelos predictivos, gestionando el registro sistemático de experimentos (parámetros, métricas y artefactos) con MLflow.

• Automatización y MLOps: Orquestar flujos de reentrenamiento e inferencia (batch y streaming) mediante Databricks Workflows / Jobs, configurando alertas para detectar data drift y degradación de rendimiento.

• Visualización y entrega: Desarrollar dashboards nativos e interactivos en Databricks para visibilizar el desempeño de los modelos, métricas de negocio y KPIs operativos.

• Buenas prácticas de ingeniería de software: Refactorizar código exploratorio hacia módulos reutilizables, implementar pruebas unitarias, estructurar documentación técnica y acelerar el desarrollo mediante herramientas de IA asistida (GitHub Copilot).

• Integración continua: Gestionar el ciclo de vida del código mediante Git, Databricks Repos y pipelines de CI/CD.

Requisitos del perfil

Requisitos indispensables

• Experiencia en Databricks: Dominio del ecosistema de Databricks para analítica y orquestación (Workflows/Jobs, Repos, Dashboards, Unity Catalog/MLflow).

• Stack técnico avanzado: Dominio fluido de Python, PySpark y SQL orientado a cómputo distribuido y procesamiento de grandes volúmenes de datos.

• Machine Learning en producción: Historial comprobable en diseño, validación, despliegue y monitoreo de modelos predictivos en entornos productivos.

• Estándares de desarrollo de software: Experiencia en control de versiones con Git/GitHub, integración de pipelines CI/CD, diseño de pruebas unitarias y refactorización modular.

• Formación académica: Licenciatura o Ingeniería en Ciencia de Datos, Ciencias de la Computación, Matemáticas Aplicadas, Actuaría, Ingeniería en Sistemas o carreras afines.

Requisitos deseables

• Certificaciones Databricks: Databricks Certified Machine Learning Associate / Professional o Databricks Certified Data Scientist.

• Herramientas de aceleración: Integración regular de asistentes de IA generativa (GitHub Copilot) dentro del flujo diario de codificación y revisión de pruebas.

• Experiencia consultiva: Trayectoria en consultoría técnica, relacionamiento con clientes corporativos o liderazgo técnico en equipos multidisciplinarios.

Competencias clave

• Comunicación ejecutiva: Capacidad de sintetizar conceptos técnicos avanzados para audiencias de negocio.

• Pensamiento estructurado: Resolución autónoma de problemas analíticos complejos con foco en entregables tangibles.

• Rigor y calidad: Compromiso con el código limpio, la reproducibilidad y el diseño de soluciones robustas.

¿Qué tenemos para ti?

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