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Open nowPosted 9 days ago

Data Scientist

Workable (global search)107,990 open roles

Where
Mexico City, CDMX, Mexico
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From $25 per CV, paid once. No subscription.

Your applicationOpen nowData ScientistWorkable (global search) · Mexico City, CDMX, Mexico
  1. YouYes, apply to this one.

  2. CV RocketCV written for this posting.

  3. 25 readersRecruiter, hiring manager, skeptic. Round after round.

  4. CV RocketApplied on Workable (global search)'s own form.

The reply lands in your private mailbox

3×more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

The clock on this job

Early applications get read.

7.9% of postings close within 7 days. Measured by our own scanner across the market. Workable (global search) postings stay open a median of 6 days.

Share of postings closed within
  1. 1.6%1 day
  2. 3.6%3 days
  3. 7.9%7 days
  4. 14.9%14 days
  5. 34.0%30 days
This job: posted 9 days ago

Workable (global search) median: 6 days open

The posting

¡Multiplica te está buscando!

Somos una consultora especializada en ofrecer las mejores oportunidades laborales al mejor talento digital del mercado.

Tenemos 20 años de experiencia reclutando a personas capacitadas, innovadoras y con ganas de crecer para nuestros clientes.

Actualmente colaboramos con empresas en LATAM, USA, Europa y África y contamos con talentos que trabajan presencialmente y/o remoto en diferentes partes del mundo.

Nuestros talentos son los agentes de cambio que están creando las organizaciones del futuro. ¡Sé parte de este cambio!

Actualmente estamos en la búsqueda para uno de nuestros clientes líder en el rubro de Servicios Financieros y Microfinanzas un: DATA SCIENTIST

Objetivo del Puesto:

Buscamos un(a) Científico(a) de Datos que se sume a la Estrategia DataOps & MLOps de Gentera para diseñar, entrenar y monitorear modelos de Machine Learning que aporten valor al negocio, actuando con autonomía, iniciativa y comunicación activa con su Manager y equipo. 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.

Responsabilidades:

  • Identificar, mapear y extraer los inputs de los modelos (fuentes de datos, formatos y frecuencia).
  • Procesar y documentar los inputs identificados, aplicando metodologías de validación de datos y pruebas de consistencia.
  • Realizar el análisis exploratorio, procesamiento y preparación de los datos a utilizar.
  • Ejecutar la experimentación y entrenamiento de modelos de Machine Learning (clasificación, regresión, clustering), evaluando resultados para seleccionar el modelo ganador.
  • Generar validaciones sobre la consistencia del performance del modelo (cross validation, backtest).
  • Desarrollar el monitoreo de performance del modelo, data drift y métricas de negocio.
  • Colaborar con el Ingeniero de Machine Learning / MLOps en la preparación de los modelos para su despliegue en productivo.
  • Migrar los modelos entrenados por el equipo de ciencia de datos a una plataforma analítica de modelos en GCP.
  • Generar documentación clara y reutilizable que facilite el mantenimiento futuro de los modelos.
  • Mantenerse en constante capacitación sobre las últimas herramientas tecnológicas analíticas para garantizar su uso y aplicación en los proyectos.

Requirements

Requisitos:

  • Experiencia de +03 en Ciencia de Datos como Data Scientist.
  • Experiencia Avanzada con Python aplicado a Machine Learning.
  • Experiencia Intermedia con SQL y buenas prácticas de construcción de consultas de datos.
  • Experiencia Básica con GIT y buenas prácticas de reproducibilidad y versionamiento.
  • Experiencia en nube para ML: GCP (Vertex AI/BigQuery) o AWS (SageMaker).
  • Entrenamiento de modelos de Machine Learning (clasificación, regresión, clustering), conocimiento en estadística (probabilidad y distribuciones) y uso de notebooks de Jupyter.
  • Preparación 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.
  • Disponibilidad para trabajar HÍBRIDO de Lunes a Viernes de 8:00 a.m. a 6:00 p.m. en Ciudad de México, México.

Benefits

Beneficios:

  • Ingreso a nómina desde el primer día de trabajo con todos los beneficios de acuerdo a Ley.
  • Contratación por 3 meses (Periodo de prueba) luego Indefinido.
  • Días de vacaciones extras a los que se otorga por ley.
  • Beneficios corporativos de Multiplica.
  • Oportunidades de crecimiento.
  • Aprendizaje continuo: acceso gratuito a cursos y capacitaciones constantes.
  • Pertenecer a programa de referidos.
  • Agradable clima laboral.
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What happens when you press

One press. We do the rest.

  1. A CV for this posting

    Written against Workable (global search)'s own wording, from every piece of relevant proof in your profile.

  2. 25 readers review it

    Recruiter, hiring manager, skeptic and more read every draft, round after round. You get the best round.

    The review screen in CV Rocket: how each CV was read, round by round.
  3. We apply on Workable (global search)'s form

    Our application engine gets through the hardest forms there are. Where a question needs you, AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

    An application in CV Rocket: every answer filled in on the employer's form.
  4. Every reply, sorted

    Workable (global search)'s answer lands in your private mailbox, and we classify it on arrival: interview, question, rejection.

    The CV Rocket inbox: each employer reply classified as an interview, an action or a rejection.
  5. Reply with AI

    AI helps you write the email, checks it and sends it. We show you whether the recruiter read it.

  6. The interview in your calendar

    Full integration with your calendar. The invitation goes straight in.

    An interview invitation in the CV Rocket inbox, added to the candidate's calendar.
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Why it works

3×

more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

ChatGPT writes a CV and never learns what happened to it. We see every reply. For each CV we know:

  • How it was written, and how the review scored it
  • When we applied, and how long after the posting went up
  • Which posting, which company, which city
  • Who got the interview, and who heard nothing

That is how we know which CVs get called.

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The numbers game

More applications. More interviews.

Every application goes out with its own CV, written for that posting and paid once. Send enough of them and the law of large numbers finds you the job.

By hand5–10
With CV Rocket100
applications a day

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Before you press

Straight answers

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What if my background isn't good enough?

We make the most of the background you have. The CV uses every piece of relevant proof your profile holds, and one of the 25 readers reads your whole profile and flags what the CV left out.

Do you really apply for me?

Yes, on the employer's own form, the hardest ones included. Where a question needs you, you answer it right there and AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

Is it a subscription?

No. You pay once per CV, from $25. Every application goes out with its own CV, written for that posting.

One job. One CV.
Paid once.

Pick the posting you want. We write for it, apply for you and catch the reply.

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