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La persona será responsable de todo el ciclo de vida del modelo, desde la identificación y validación de los datos hasta su migración a la plataforma analítica en la nube, trabajando de la mano con los equipos internos para destrabar accesos a datos propios de una entidad financiera regulada, e incrementando progresivamente su nivel de autonomía conforme demuestre resultados.\nResponsabilidades:\nIdentificar, mapear y extraer los inputs de los modelos (fuentes de datos, formatos y frecuencia).\nProcesar y documentar los inputs identificados, aplicando metodologías de validación de datos y pruebas de consistencia.\nRealizar el análisis exploratorio, procesamiento y preparación de los datos a utilizar.\nEjecutar la experimentación y entrenamiento de modelos de Machine Learning (clasificación, regresión, clustering), evaluando resultados para seleccionar el modelo ganador.\nGenerar validaciones sobre la consistencia del performance del modelo (cross validation, backtest).\nDesarrollar el monitoreo de performance del modelo, data drift y métricas de negocio.\nColaborar con el Ingeniero de Machine Learning / MLOps en la preparación de los modelos para su despliegue en productivo.\nMigrar los modelos entrenados por el equipo de ciencia de datos a una plataforma analítica de modelos en GCP.\nGenerar documentación clara y reutilizable que facilite el mantenimiento futuro de los modelos.\nMantenerse en constante capacitación sobre las últimas herramientas tecnológicas analíticas para garantizar su uso y aplicación en los proyectos.\nRequirements\nRequisitos:\nExperiencia de +03 en Ciencia de Datos como Data Scientist.\nExperiencia Avanzada con Python aplicado a Machine Learning.\nExperiencia Intermedia con SQL y buenas prácticas de construcción de consultas de datos.\nExperiencia Básica con GIT y buenas prácticas de reproducibilidad y versionamiento.\nExperiencia en nube para ML: GCP (Vertex AI/BigQuery) o AWS (SageMaker).\nEntrenamiento de modelos de Machine Learning (clasificación, regresión, clustering), conocimiento en estadística (probabilidad y distribuciones) y uso de notebooks de Jupyter.\nPreparación de modelos para producción, con conocimientos deseables en MLOps/despliegue de modelos; diplomados o certificaciones en ciencia de datos, ML o IA son un plus.\nDisponibilidad para trabajar HÍBRIDO de Lunes a Viernes de 8:00 a.m. a 6:00 p.m. en Ciudad de México, México.\nBenefits\nBeneficios:\nIngreso a nómina desde el primer día de trabajo con todos los beneficios de acuerdo a Ley.\nContratación por 3 meses (Periodo de prueba) luego Indefinido.\nDías de vacaciones extras a los que se otorga por ley.\nBeneficios corporativos de Multiplica.\nOportunidades de crecimiento.\nAprendizaje continuo: acceso gratuito a cursos y capacitaciones constantes.\nPertenecer a programa de referidos.\nAgradable clima laboral.","description_format":"text","description_chars":3811,"description_truncated":false,"requirements":{"experience_years_min":null,"management_years_min":null,"team_size_min":null,"manages_managers":false,"education":{"level":"bachelor","optional":false},"security_clearance":false,"languages":[{"language":"Spanish","level":"Advanced (C1)","optional":false}]},"benefits":[],"hiring_locations":[{"name":"Mexico","iso":"MX","kind":"country"}],"hiring_excludes":[],"relocation_offered":false,"industries":["Creative Agencies","UI/UX Design","Digital Marketing"],"lifecycle":[{"event":"open","at":"2026-09-26T01:10:43Z"}],"liveness":{"score":90,"band":"hot","label":"Hiring now","p_open":1,"p_active":0.903,"p_room":1,"age_days":2,"expected_fill_days":28,"reasons":["conf:2","velocity","win:early"],"computed_at":"2026-09-28T05:45:00Z"},"pay":null,"html_url":"https://alion.io/job/multiplica-data-scientist","json_url":"https://alion.io/job/multiplica-data-scientist.json","meta":{"generated_at":"2026-09-28T23:16:02Z","cache_seconds":300,"methodology":"https://alion.io/methodology","terms":"https://alion.io/terms","contact":"https://alion.io/contact","api":"https://alion.io/developers","usage":{"tier":"crawler","counted_by":"address","units_charged":1,"used_today":830,"day_limit":5000,"remaining_today":4170,"minute_limit":60,"resets_at":"2026-09-29T00:00:00Z"}}}