Científico de Datos Senior (IA Generativa)

Softtek; Ciudad de México; Híbrido; MXN 800.000 - 1.400.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Hybrid work arrangement

Descripción de la vacante

Softtek busca un Científico de Datos Senior con experiencia en IA y Azure para diseñar y desplegar modelos avanzados en un entorno híbrido en CDMX. La persona reportará al equipo de ciencia de datos y colaborará con áreas de negocio para orientar decisiones basadas en datos.

Se requiere manejo de Python, ML/LLM y servicios de Azure, así como experiencia en entornos ágiles. El puesto ofrece modalidad híbrida con 3 días en oficina y 2 días desde casa.

Formación

• Ing. Sistemas, Informática o afín.
• 3–5 años de experiencia como Científico de datos.
• Experiencia en Python, ML, LLM y Azure AI (AI Search, Functions), metodologías ágiles.

Responsabilidades

• Diseñar y construir modelos advanced de ML y DL en Python, con alta autonomía.
• Analizar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados; proponer hipótesis de valor.
• Implementar pipelines de datos y despliegue de modelos en Azure, aplicando buenas prácticas de MLOps.
• Evaluar y mejorar rendimiento de modelos con métricas robustas.
• Desarrollar dashboards ejecutivos para comunicar hallazgos de impacto.
• Traducir resultados técnicos en implicaciones de negocio para áreas clave.

Conocimientos

Python

Machine learning

LLM

Agile methodologies

Educación

Ingeniería en Sistemas/Informática o afín

Herramientas

Azure AI Services

AI Search

Azure Functions

Descripción del empleo

Científico de Datos Senior (Experencia en IA y Azure)

Descripción del puesto

• Ing. Sistemas, Informática ó afín.
• 3 a 5 años de experiencia como Científico de datos
• Se requiere experiencia en Python, modelos de machine learning, LLM, servicios de Azure (AI Search, Functions), metodologías ágiles.

Funciones

• Diseñar y construir modelos avanzados de machine learning y deep learning en Python, con alto nivel de autonomía.
• Analizar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados, y proponer hipótesis de valor.
• Implementar pipelines de datos y despliegue de modelos en Azure, aplicando buenas prácticas de MLOps.
• Evaluar y mejorar el rendimiento de los modelos mediante métricas robustas.
• Desarrollar dashboards ejecutivos para comunicar hallazgos de impacto.
• Traducir resultados técnicos en implicaciones de negocio para áreas clave.

Modalidad de Trabajo

• Híbrida en CDMX (3 días a la semana en oficina y 2 días HO)