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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.

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