Nos enorgullece ser una empresa que ha traspasado fronteras con sus productos. Todo esto gracias a las 30,969 personas que colaboran en esta gran compañía.
Hoy forma parte de AB-InBev, la compañía cervecera más grande del mundo.
Te invitamos a participar en la vacante de:
Senior Data Scientist
Requisitos:
Escolaridad: Licenciatura en Ciencia de datos, Licenciatura en Ciencias de la computación, Licenciatura en actuaría, Licenciatura en estadística, Ingeniería en sistemas o afines. Maestría en Ciencia de datos / MBA (Deseable).
Años y área de experiencia: Más de 4 años de experiencia en posiciones como Data Scientist.
Idioma: Inglés – Avanzado (80%)
Competencias: Comunicación efectiva, pensamiento crítico, Liderazgo, gestión del tiempo y prioridades, colaboración y trabajo en equipo, adaptabilidad, Negociación e influencia, curiosidad y aprendizaje continuo.
Lugar de trabajo: Miguel Hidalgo, CDMX, México.
Horario: 8 a 5 pm
Acerca del puesto
Actividades:
- Desarrollar productos analíticos E2E, desde el requerimiento de negocio, hasta la puesta en producción.
- Escribir código de alto rendimiento para procesamiento de datos listos para ser usados para entrenar nuestros modelos de Machine Learning.
- Entrenar modelos de machine learning y extraer el máximo performance en diversas aplicaciones como: Clasificación, clustering, sistemas de recomendación, forecasting, etc.
- Integrar nuestros modelos de machine learning en la infraestructura de la compañía, asegurando su correcto funcionamiento.
- Formar parte de sesiones técnicas para discutir el futuro de nuestros productos e implementaciones.
- Revisión de código para asegurar la calidad de nuestra base de código (PR reviews)
- Guiar y ayudar activamente a los miembros más junior del equipo
Requisitos minímos:
- Programación avanzada en python, sentirse cómodo trabajando con programación orientada a objetos, patrones de diseño y principios de diseño.
- Conocimiento en SQL para la consulta y procesamiento de datos, con sólida experiencia en el desarrollo de consultas optimizadas para el manejo masivo de datos.
- Sentirse cómodo trabajando con módulos para el procesamiento de datos como Pandas o Polars.
- Experiencia con frameworks para–Machine Learning como sci-kit learn, xgboost, lightgbm, pytorch, tensorflow, etc.
- Ser capaz de reconocer e implementar patrones de diseño para mejorar nuestro código de entrenamiento de modelos, pipelines de datos, etc.
- Experiencia en estadística aplicada, diseño de experimentos, y análisis del output de modelos de ML.
- Experiencia en herramientas de desarrollo como git, shell scripting, CLIs, manejadores de dependencias de python, etc.
- Sentirse cómodo explicando insights de datos, en una manera entendible para stakeholders no técnicos.
- Habilidad para priorizar historias de usuario, tareas y delegar tareas a miembros más junior de manera adecuada.
Deseable:
- Experiencia programando código eficiente en paquetes de procesamiento de datos distribuidos como Pyspark.
- Experiencia con frameworks distribuidos de ML/AI como: Spark MLlib, Distributed xgboost, Pytorch, Horovod, etc.
- Experiencia de desarrollo en Azure Databricks como plataforma: Distributed Computes, Unity Catalog, Feature Store, ML Flow, Delta Lake, etc.