Senior Data Scientist, IA Aplicada

• Diseñar, entrenar y llevar a producción modelos predictivos, como scoring de fraude, segmentación de usuarios y modelos de comportamiento, y medir su valor para el negocio.
• Construir y evolucionar agentes conversacionales y flujos con LLMs (RAG, tool calling, MCP) que conviertan los resultados de los modelos en insights accionables.
• Evaluar la calidad de modelos y agentes con métricas, trazas y pruebas continuas (por ejemplo MLflow), y optimizar costo y latencia en producción.
• Realizar análisis exploratorios (EDA) con datos transaccionales, conversacionales y contextuales, y traducirlos en decisiones del negocio.
• Colaborar con ingeniería y data para ampliar las fuentes disponibles en el servidor MCP y garantizar calidad e integridad del dato.
• Definir y ajustar métricas de producto y de embudo cuando cambian las hipótesis, identificando qué datos faltan para poder pivotear con rapidez.
• Presentar resultados en dashboards y herramientas de BI para que equipos no técnicos decidan con información.
• Documentar y compartir buenas prácticas de ciencia de datos e IA aplicada con el resto del equipo.

• Python para ciencia de datos y ML (pandas, scikit-learn; deseable XGBoost/LightGBM) y SQL avanzado sobre un data warehouse.
• Modelado predictivo en producción: regresión, clasificación y segmentación, con validación y monitoreo.
• LLMs y agentes en producción: RAG, tool calling y orquestación con LangChain/LangGraph o similar.
• Evaluación y seguimiento de modelos y LLMs (MLflow o equivalente, trazas, métricas de calidad).
• MCP (creación de servidores o conexión de agentes a datos internos) (deseable).
• Caché semántico y técnicas de reducción de costo y latencia de inferencia (deseable).
• BI: Looker, Metabase, Power BI o Tableau (deseable).
• AWS o GCP y FastAPI para servir modelos y servicios (deseable).
• Experiencia con detección de fraude, riesgo o scoring (deseable).
• 4+ años de experiencia en ciencia de datos o ML, con al menos 1 año construyendo soluciones con LLMs llevadas a producción.
• Haber llevado al menos un modelo predictivo a producción y poder explicar el impacto que tuvo en el negocio.
• Experiencia trabajando de forma remota con equipos distribuidos.
• Comunica resultados técnicos a públicos no técnicos y traduce modelos en decisiones.
• Se adapta a prioridades cambiantes y maneja varios frentes en paralelo.
• Toma iniciativa: propone soluciones en lugar de esperar especificaciones completas.
• Usa asistentes de IA en su trabajo diario con criterio, validando lo que producen.
• Licenciatura o ingeniería en Ciencias de la Computación, Matemáticas, Estadística o afín.
• Residir en un país de LATAM (LATAM only).
• Inglés intermedio-avanzado, hablado y escrito.
• Disponibilidad para colaborar en horario cercano al de Ciudad de México.
• Prefiere equipos pequeños con alta autonomía y responsabilidad sobre el resultado.
• Disfruta aprender rápido y moverse entre análisis, modelos y agentes en un mismo día.
• Entiende que un buen modelo importa solo si cambia una decisión de negocio.

• Integración a marcas globales y startups disruptivas.
• Trabajo remoto/Home office.
• Horario ajustado a la célula de trabajo/proyecto asignado.
• Trabajo de lunes a viernes.
• Día off en tu cumpleaños.
• Seguro de gastos médicos mayores (aplica para México).
• Seguro de vida (aplica para México).
• Equipos de trabajo multiculturales.
• Acceso a cursos y certificaciones.
• Eventos virtuales de integración y grupos de interés.
• Clases de inglés.
• Oportunidades dentro de nuestras diferentes líneas de negocio.
• Orgullosamente certificados como Great Place to Work.