Científico de Datos

• Diseñar, desarrollar y entrenar modelos de búsqueda semántica para resolver problemas de emparejamiento entre texto e imágenes.
• Realizar diagnóstico, limpieza y enriquecimiento de datasets para el correcto entrenamiento de modelos. Uso de IA generativa para ayudar en la creación de dichos datasets.
• Definir las mejores métricas y validaciones para evaluar el rendimiento de los modelos según los objetivos del negocio.
• Colaborar con equipos de ingeniería de ML para la integración y despliegue de los modelos desarrollados en los procesos productivos.
• Documentar todo el proceso de desarrollo e investigación para asegurar la reproducibilidad y mantenibilidad de los modelos.
• Identificar e investigar nuevas técnicas, algoritmos y herramientas para mejorar la precisión y eficiencia de los modelos.

Habilidades Técnicas Requeridas:

• Dominio en desarrollo y entrenamiento de modelos de Deep Learning (modelos Transformers de texto e imágenes, en un contexto supervisado y seimi-supervisado).
• Conocimiento de técnicas de GenAI y prompt engineering son deseables.
• Amplia experiencia en el manejo de frameworks de machine learning y deep learning como Scikit-learn, PyTorch, XGBoost, Sentence Transformers, Hugging Face, FAISS.
• Experiencia en el manejo de bases de datos vectoriales (Milvus, Qdrant, Pinecone).
• Conocimientos sólidos en procesamiento y limpieza de datos, uso de regex y data wrangling con Pandas y Polars. Conocimiento en técnicas avanzadas de feature engineering son deseables.
• Experiencia práctica en evaluación de modelos supervisados.
• Competencia en programación en Python y SQL (indispensable); conocimientos adicionales en BigQuery y PySpark son deseables.
• Experiencia trabajando con grandes volúmenes de datos y optimización de pipelines de modelado.
• Deseable: experiencia implementando modelos en ambientes cloud (AWS, GCP, Azure).

Habilidades Soft Requeridas:

• Pensamiento analítico y capacidad de abstracción para estructurar soluciones algorítmicas complejas.
• Comunicación clara y efectiva para presentar hallazgos técnicos a equipos multidisciplinarios.
• Uso y adaptabilidad de métricas técnicas como KPI's del negocio.
• Capacidad de trabajar de manera colaborativa con equipos de ciencia de datos, ingeniería de datos, back-end y front-end; así como con stakeholders del negocio.
• Proactividad, autonomía y orientación a resultados.
• Adaptabilidad para trabajar en entornos dinámicos y bajo objetivos desafiantes.

Brindar soporte técnico y asesoramiento en temas relacionados con ciencia de datos a equipos internos.

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