Data Scientist

Nos enorgullece ser una empresa que ha traspasado fronteras con sus productos. Todo esto gracias a las 30,969 personas que colaboran en esta gran compañía. Hoy forma parte de AB-InBev, la compañía cervecera más grande del mundo. Te invitamos a participar en la vacante de: Data Scientist Requisitos: Escolaridad: Licenciatura en matemáticas, estadística, actuaría o afines. Años y área de experiencia: Más de 2 años de experiencia en posiciones como Data Scientist. Idioma: Inglés – Avanzado (80%) Competencias: Comunicación efectiva, pensamiento crítico, gestión del tiempo y prioridades, colaboración y trabajo en equipo, adaptabilidad, Negociación e influencia, curiosidad y aprendizaje continuo. Lugar de trabajo: Miguel Hidalgo, CDMX, México. Horario: 9 a 5 pm Objetivo del puesto: Analizar datos y desarrollar modelos que apoyen la toma de decisiones, generando insights accionables y soluciones analíticas para diferentes áreas del negocio. Responsabilidades principales: Construir modelos predictivos básicos/intermedios. Preparar y limpiar datasets. Generar reportes e insights para stakeholders. Evaluar desempeño de modelos. Documentar procesos y resultados. Colaborar con Data Engineers y equipos de BI. Requisitos básicos: Experiencia en programación en Python, incluyendo programación orientada a objetos (OOP), patrones de diseño y principios de diseño de software. Dominio intermedio de SQL para la recuperación y procesamiento de datos, incluyendo la escritura de consultas complejas y la optimización de la extracción de datos. Experiencia práctica con librerías de procesamiento de datos como Pandas o Polars. Competencia en frameworks de aprendizaje automático e inteligencia artificial como scikit-learn, XGBoost, PyTorch u otras herramientas similares. Sólida base en estadística aplicada, diseño experimental y análisis de resultados de modelos. Experiencia con herramientas de desarrollo de software, incluyendo Git, scripting en shell, interfaces de línea de comandos (CLI) y gestores de dependencias de Python (por ejemplo, pip, poetry, uv). Buenas habilidades de comunicación, con la capacidad de transmitir hallazgos complejos a partes interesadas no técnicas de manera clara y concisa. Deseable: Experiencia desarrollando código eficiente para el procesamiento distribuido de datos utilizando herramientas como PySpark. Competencia en frameworks de aprendizaje automático distribuidos como Spark MLlib, XGBoost distribuido o PyTorch distribuido. Conocimiento de temas avanzados como aprendizaje por refuerzo e inferencia causal.

Creado: Jue, 01 de Ene de 1970