Data Science Sr

Felz; Estado de México; A distancia; MXN 502.200 - 781.200; Jornada completa

Descripción de la vacante

Una empresa innovadora en Retail busca un Sr Data Scientist para liderar el análisis de datos y desarrollar modelos avanzados de predicción. Se requiere experiencia en Machine Learning, conocimiento de herramientas en la nube, y habilidad para comunicar resultados. Ofrecemos un ambiente de trabajo dinámico y la oportunidad de impactar en importantes decisiones de negocio.

Formación

• 4+ años de experiencia hands-on en Data Science/Machine Learning.
• 2+ años desarrollando modelos de ML en producción con impacto medible en KPIs de negocio.
• Conocimientos en inferencia causal (uplift modeling, propensity scores, double ML).

Responsabilidades

• Liderar actividades avanzadas de análisis de datos y desarrollo de Modelos.
• Diseñar y desarrollar módulos de ML/DL que se integren a nuestra plataforma.
• Comunicar resultados técnicos a audiencias no técnicas.

Conocimientos

Python

Machine Learning

Data Analysis

SQL

Optimización Operacional

TensorFlow

Educación

Licenciatura o Maestría en Matemáticas, Estadística, Ciencia de Datos

Herramientas

AWS

GCP

Databricks

PySpark

Docker

Descripción del empleo

En Felz estamos revolucionando el Retail a través de la inteligencia artificial. Desarrollamos una plataforma integral que automatiza decisiones críticas en la operación de retailers: pronósticos de demanda, gestión de inventarios, pricing, promociones, recomendación de productos, entre otros.

Buscamos un Sr Data Scientist visionario que construya junto a nosotros la próxima generación de soluciones automatizadas para Retail. Únete a nuestro equipo de IA de élite donde tu expertise técnico, creatividad analítica y mentalidad de ownership serán clave para construir la plataforma de decisiones operacionales más avanzada del mercado.

Objetivo del Rol

Liderar actividades avanzadas de análisis de datos, enfocándose en la interpretación de datos, desarrollo de Modelos, análisis ad hoc alineadas con los objetivos de la organización

• Diseñar y desarrollar módulos de ML/DL que se integren a nuestra plataforma de AI para retail
• Desarrollar pipelines de ML end-to-end, desde la ingestión y preparación de datos hasta la puesta en producción y monitoreo de modelos.
• Crear modelos predictivos state-of-the-art que generen impacto medible en métricas de negocio:
• Pronósticos de Demanda: Desarrollar modelos avanzados (LSTM, Transformer, métodos de ensamble) que capturen estacionalidades, tendencias y eventos externos.
• Pricing Intelligence: Construir estrategias dinámicas basadas en elasticidad precio directa/cruzada, análisis competitivo y optimización de márgenes.
• Optimización Operacional: Aplicar técnicas de optimización matemática para resolver problemas de asignación de inventario, layout de espacios y planificación operativa.
• Comunicar resultados técnicos a audiencias no técnicas, incluyendo presentaciones ejecutivas al C-level, articulando el valor de negocio detrás de cada modelo.
• Colaborar con el equipo técnico y stakeholders de negocio para validar hipótesis y definir métricas de éxito.
• Monitorear y mejorar el desempeño de los modelos en producción (re-entrenamiento, drift detection, uplift tracking).
• Licenciatura o Maestría en Matemáticas, Estadística, Ciencia de Datos o área afín.
• 4+ años de experiencia hands-on en Data Science/Machine Learning
• 2+ años desarrollando modelos de ML en producción con impacto medible en KPIs de negocio.
• Dominio avanzado de Python o R, y sus principales librerías (pandas, numpy, scikit-learn, PyTorch, tidyverse, etc.)
• Conocimiento sólido de SQL y manipulación de grandes volúmenes de datos.
• Experiencia con herramientas y entornos de nube como AWS, GCP o Databricks.
• Experiencia en monitoreo de modelos en producción
• Experiencia en el sector Retail: manejo de inventarios, planificación de demanda, pricing, promociones.
• Conocimientos en inferencia causal (uplift modeling, propensity scores, double ML).
• Experiencia con frameworks de Big Data como PySpark o Apache Spark.
• Familiaridad con herramientas de MLOps (MLflow, Airflow, Docker, etc.).

Data analyst - Home office - Proyecto por 6 meses

Data analyst - Home office - Proyecto por 6 meses