Científico de datos

Propósito del puesto

Sumarse al equipo de Tecnología para impulsar proyectos de analítica avanzada e Inteligencia Artificial sobre el ecosistema Microsoft Azure y Fabric. El objetivo es transformar datos corporativos en valor estratégico, optimizando procesos y contribuyendo al gobierno de datos de la organización.

Responsabilidades principales

•             Diseñar, entrenar y validar modelos de machine learning y deep learning en entornos Azure Machine Learning y Fabric.

•             Desarrollar pipelines de datos y procesos ETL/ELT en Azure Data Factory y Fabric Data Pipelines, asegurando calidad, disponibilidad y trazabilidad.

•             Implementar soluciones de MLOps en Azure: registro de modelos, automatización de despliegues y monitoreo en producción.

•             Integrar fuentes de datos estructurados y no estructurados en Azure Data Lake Gen2/OneLake, aplicando principios de gobierno con Microsoft Purview.

•             Explorar tendencias emergentes en IA (NLP, visión por computadora, modelos generativos, reinforcement learning) y proponer su aplicabilidad al negocio.

•             Colaborar con equipos multidisciplinarios para traducir necesidades en soluciones data-driven.

•             Presentar resultados y hallazgos de manera clara a stakeholders técnicos y de negocio.

•             Documentar desarrollos, procesos y mejores prácticas para favorecer la reutilización y escalabilidad.

Conocimientos técnicos

•             Lenguajes: Python, .NET, Java

•             Frameworks: scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras, XGBoost.

•             Data & Cloud: Azure Data Factory, Synapse, Data Lake Gen2/OneLake, Microsoft Fabric, Azure ML. (Excluyente)

•             Gobierno de datos: Microsoft Purview.

•             Bases de datos: SQL, NoSQL y entornos distribuidos (Spark).

•             Visualización: Power BI (Excluyente).

•             Integración con SAP Datasphere para escenarios de analítica corporativa. (deseable)

•             Conocimientos en OpenAI, Copilot Studio.

Competencias clave

•             Pensamiento creativo e innovador.

•             Orientación a resultados y foco en impacto de negocio.

•             Capacidad de comunicar hallazgos complejos de forma clara.

•             Trabajo colaborativo en equipos multidisciplinarios.

•             Curiosidad y aprendizaje continuo de nuevas tendencias tecnológicas.

Experiencia

•             2-4 años en roles de ciencia de datos o IA.

•             Experiencia probada en la puesta en producción de modelos (MLOps) dentro de entornos cloud (Azure preferentemente).

•             Participación en proyectos de innovación tecnológica y analítica avanzada.

Formación académica

•             Estudios en Ciencias de la Computación, Ingeniería, Matemática, Estadística, Física o afines.

•             Certificaciones en Data Science, IA o Big Data (deseable).