Científico de Datos CENIC Sr at Coppel SA de C V

Mexico City, , Mexico -

Full Time

Start Date

Immediate

Expiry Date

15 Oct, 26

Salary

0.0

Posted On

17 Jul, 26

Experience

2 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

Skills

Machine Learning, Artificial Intelligence, Natural Language Processing, Computer Vision, Time Series Analysis, Geospatial Data Analysis, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, AWS, Azure, GCP, MLflow, DVC, SHAP, LIME

Industry

Retail

Description

Acerca de: Diseñar, desarrollar e implementar modelos de inteligencia artificial y machine learning aplicados a datos estructurados y no estructurados (texto, imágenes, audio, video y datos geoespaciales), con el objetivo de transformar información en soluciones predictivas que optimicen procesos, personalicen servicios y generen valor estratégico para la organización, alineados con los objetivos del negocio. Responsabilidades: * Desarrollar y entrenar modelos de ML supervisado y no supervisado, así como modelos de IA enfocados en NLP, visión computacional, análisis de series temporales y datos geoespaciales para resolver problemas de predicción, clasificación y segmentación. * Preprocesar y transformar datos estructurados y no estructurados aplicando técnicas avanzadas de limpieza, imputación, normalización, selección de variables y extracción de características. * Evaluar el desempeño, interpretabilidad y equidad de los modelos mediante métricas como precisión, AUC-ROC, RMSE y técnicas de explicabilidad como SHAP o LIME. * Diseñar y construir pipelines de entrenamiento, validación y despliegue de modelos utilizando herramientas como Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch y arquitecturas escalables en la nube (AWS, Azure, GCP). * Desplegar y mantener modelos de IA en producción, asegurando su escalabilidad, estabilidad y monitoreo continuo para evitar la degradación del desempeño. * Colaborar con equipos de negocio, ingeniería y MLOps para identificar casos de uso y traducirlos en soluciones basadas en datos de alto impacto alineadas con objetivos de negocio y contexto operacional. * Investigar y aplicar técnicas de optimización de modelos como ajuste de hiper parámetros, técnicas bayesianas y regularización para mejorar la eficiencia y precisión de las soluciones implementadas Requisitos: * Experiencia de al menos 2 años en perfiles de científicos de datos. * Al menos 2 años de experiencia en diseño, entrenamiento y evaluación de modelos IA y ML. * Dominio de metodologías de evaluación y validación de modelos (AUC, RMSE, F1-score, técnicas de fairness, explainability con SHAP o LIME). * Conocimiento práctico en diseño de experimentos y validación cruzada avanzada. * Uso de herramientas de versionado de datos y modelos (DVC, MLflow) y flujos CI/CD para entornos de ML. Educación: * Licenciatura o Ingeniería en Ciencias de la Computación, Matemáticas, Estadística, Tecnologías de la Información o carrera afín. * Deseable:Maestría en Ciencia de Datos, Estadística, Matemáticas Aplicadas, Inteligencia Artificial, Ingeniería en Datos o afines. Beneficios: * Sueldo base * Fondo de ahorro * Descuentos en compras de muebles y ropa * Aguinaldo * Vacaciones * Prima vacacional * Reparto de utilidades * Día libre de cumpleaños * Becas para estudio * Útiles escolares * Club de protección familiar * Ambiente de trabajo agradable * Entre otros beneficios y prestaciones Grupo empresarial de capital mexicano fundado en Culiacán, Sinaloa. En 2021 cumple 80 años mejorando la vida de millones de mexicanos. Tiene presencia en todos los estados del país, cuenta con 113,000 colaboradores y es uno de los 10 principales empleadores de la República Mexicana. Se integra por tres unidades de negocio: Tiendas Coppel, Afore Coppel y BanCoppel. "En Grupo Coppel somos una comunidad en donde la dignidad humana prevalece sobre cualquier otra condición, por ese motivo apoyamos la inclusión, la diversidad y la igualdad de oportunidades sin hacer diferencia por raza, lugar de origen, religión, creencias, edad, imágen, orientación sexual, identidad de género, discapacidad, etc."

Responsibilities

Design and implement AI and machine learning models for structured and unstructured data to create predictive solutions that optimize business processes. This includes building scalable pipelines, deploying models to production, and collaborating with MLOps and business teams.