Líder de Ciencia de Datos e IA | ML en Producción

Administradora de Cartera; Tlalnepantla; Presencial; MXN 406.000 - 487.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Prestaciones de ley desde el primerdía

Bono por productividad

Apoyo de alimentos

Seguro de vida

Gastos médicos mayores

Descripción de la vacante

Administradora de Cartera busca un líder en Ciencia de Datos e IA para definir la estrategia y el roadmap de iniciativas prioritarias, colaborando con áreas de negocio y proveedores para garantizar datos listos y disponibles.

El candidato supervisará modelos y soluciones de IA, asegurando trazabilidad y gobierno de la información, además de gestionar el ciclo de vida de los modelos y reportar indicadores a la Dirección.

Formación

• Licenciatura en áreas afines y al menos 2 años liderando equipos técnicos multidisciplinarios.
• Conocimientos sólidos en Data Science, IA, analítica y BI.
• Dominio de Python y SQL; experiencia con Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch y XGBoost.

Responsabilidades

• Definir la estrategia de Ciencia de Datos e IA alineada a la organización y diseñar el roadmap de iniciativas prioritarias.
• Coordinar proyectos de analítica avanzada con equipos internos y proveedores, asegurando datos disponibles y preparados.
• Supervisar modelos predictivos y soluciones de IA, manteniendo estándares de calidad y gobierno de la información.

Conocimientos

Data Science

IA

Analítica

Business Intelligence

Matemáticas Aplicadas

Educación

Licenciatura en áreas afines

Herramientas

Python

SQL

Scikit-Learn

TensorFlow

PyTorch

XGBoost

Git

Docker

APIs

CI/CD

Azure

AWS

GCP

Power BI

Tableau

Descripción del empleo

Administradora de Cartera busca un líder en Ciencia de Datos e IA para definir la estrategia y el roadmap de iniciativas prioritarias, colaborando con áreas de negocio y proveedores para garantizar datos listos y disponibles.

El candidato supervisará modelos y soluciones de IA, asegurando trazabilidad y gobierno de la información, además de gestionar el ciclo de vida de los modelos y reportar indicadores a la Dirección.