Data Scientist Middle - Inglés Intermedio - Remoto México (Guadalajara)

⭐ Data Scientist Middle - Inglés Intermedio - Remoto México

📍 Ubicación: México

🏢 Modalidad: Remoto (con disponibilidad para recoger equipo en oficinas de Interlomas, CDMX)

🗣️ Idiomas: Inglés intermedio

🚀 Descripción del Rol

Buscamos un/a Data Scientist Middle con experiencia en el diseño, entrenamiento e implementación de modelos de Machine Learning y Deep Learning en entornos productivos. La posición requiere un sólido dominio de servicios de AWS orientados a ciencia de datos, especialmente Amazon SageMaker, así como experiencia en desarrollo colaborativo utilizando Bitbucket.

🛠 Responsabilidades

• Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de Machine Learning y Deep Learning.
• Implementar pipelines de datos y flujos de entrenamiento en AWS, con especial enfoque en SageMaker.
• Preparar datasets, realizar feature engineering y análisis exploratorio de datos.
• Documentar experimentos, métricas y resultados.
• Integrar modelos en aplicaciones y servicios productivos.
• Colaborar con equipos de ingeniería, analítica y producto.
• Utilizar Bitbucket para el versionado de código y la aplicación de buenas prácticas DevOps/MLOps.
  
  

💻 Requisitos

• Experiencia sólida en Machine Learning y Deep Learning.
• Conocimientos en frameworks como scikit-learn, TensorFlow, PyTorch y/o Keras.
• Dominio de AWS SageMaker (entrenamiento, endpoints y pipelines).
• Conocimientos de servicios AWS como S3, Lambda, IAM y EC2 (deseable).
• Experiencia utilizando Bitbucket para gestión de repositorios, ramas y pull requests.
• Dominio de Python para modelado, análisis de datos y automatización.
• Experiencia trabajando con notebooks, experiment tracking y grandes volúmenes de datos.
• Nivel de inglés intermedio.
  
  

🎁 Beneficios

• Contratación en plantilla (nómina).
• Modalidad remota dentro de México.
• Duración inicial de 3 meses, con posibilidad de extensión.
• Oportunidad de participar en proyectos de Ciencia de Datos con tecnologías de última generación.
• Entorno colaborativo enfocado en innovación y Machine Learning.
  
  

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