Científico de Datos Senior (Remoto para LATAM)

Descripción

Resumen: UPLabs busca un científico de datos aplicado para construir y lanzar empresas impulsadas por inteligencia artificial, centrándose en resolver problemas complejos y promover avances tecnológicos. Aspectos destacados: 1. Rol práctico en la construcción de sistemas de aprendizaje automático y plataformas de datos escalables 2. Alta responsabilidad y liderazgo técnico en un dinámico estudio de empresas emergentes 3. Aplicación de métodos estadísticos y de aprendizaje automático a problemas con relevancia operacional **Científico de Datos Senior (Remoto para LATAM)** Remoto • Guadalajara Ingeniería Remoto Tiempo completo**Descripción general:** UPLabs es un dinámico estudio de empresas emergentes dedicado a crear startups innovadoras desde cero. Nuestro equipo se especializa en resolver problemas complejos, impulsar avances tecnológicos y desarrollar productos digitales con impacto. Buscamos un científico de datos aplicado que entregue productos de datos como un ingeniero, para ayudarnos a lanzar la próxima ola de empresas habilitadas por IA. Este es un rol práctico para alguien capaz de llevar un problema desde los datos hasta un producto de datos desplegado y monitoreado, ejerciendo un sólido juicio estadístico en todo el proceso. **Desafío técnico:** En este puesto, trabajarás con conjuntos de datos a gran escala para construir sistemas de aprendizaje automático escalables y plataformas de datos inteligentes. Ayudarás a definir cómo se almacenan, procesan, consultan y utilizan los datos en flujos de trabajo de IA y sistemas operacionales. Colaborarás estrechamente con los equipos de ingeniería, operaciones y producto para construir soluciones de ML listas para producción, contribuyendo además a las decisiones arquitectónicas sobre infraestructura de datos moderna. Se trata de un rol altamente práctico, con alta responsabilidad y fuerte influencia técnica. **En este puesto, tú:*** Aplicarás métodos estadísticos y de aprendizaje automático a problemas con relevancia operacional. * Construirás y perfeccionarás gemelos digitales y modelos predictivos de activos físicos, procesos y flujos de trabajo operacionales. * Trabajarás en entornos híbridos de datos que abarcan sistemas operacionales locales y plataformas en la nube modernas. * Utilizarás marcos modernos de ML (PyTorch, TensorFlow) donde resulten justificados, y herramientas más sencillas cuando no lo sean. * Realizarás experimentación rigurosa y reproducible mediante herramientas como MLflow. * Trabajarás con grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados en entornos Snowflake. * Desarrollarás y mantendrás canalizaciones de datos escalables, flujos de trabajo ETL/ELT e infraestructura de ML. * Diseñarás sistemas para almacenar, procesar y gestionar resultados de ML, incrustaciones (embeddings) y datos generados por IA. * Colaborarás con equipos multifuncionales para traducir problemas empresariales en soluciones de datos escalables. **Habilidades y experiencia requeridas:*** Experiencia práctica en puestos de Ciencia de Datos, Aprendizaje Automático o Ingeniería de ML en entornos de Big Data. * Sólida formación aplicada en estadística: diseño experimental, inferencia, cuantificación de incertidumbre y capacidad práctica para distinguir si un resultado es real o un artefacto derivado de los datos. * Dominio avanzado de Python y SQL, incluida la familiaridad con motores distribuidos modernos de SQL (por ejemplo, Trino, Spark SQL o similares). * Capacidad para trabajar en entornos híbridos de datos que abarquen fuentes operacionales locales y plataformas en la nube modernas (AWS, Azure o GCP). * Experiencia en todo el ciclo de vida del ML: ingesta, transformación, ingeniería de características, entrenamiento, evaluación, despliegue y monitoreo. * Experiencia práctica con marcos modernos de ML (PyTorch o TensorFlow) y herramientas de seguimiento de experimentos (MLflow o similares). * Excelentes habilidades para la resolución de problemas y capacidad para trabajar en entornos de startups acelerados. * Experiencia trabajando con Snowflake en entornos de datos productivos. **Ventajas adicionales:*** Experiencia en la entrega de modelos como servicios contenerizados (por ejemplo, Docker y Kubernetes). * Experiencia directa con gemelos digitales o modelado aplicado de sistemas físicos u operacionales. * Datos de series temporales, sensores o transmisión en tiempo real a escala productiva. * Formatos abiertos de lakehouse (Iceberg, Delta, Hudi) y flujos de trabajo conscientes del formato de tabla. * Inferencia causal, pruebas A/B o evaluación secuencial. * Patrones de despliegue de modelos en el borde (edge) o híbridos. * Experiencia con Databricks o plataformas comparables. **Resumen de UP.Labs** Creamos startups tecnológicas de alto crecimiento que permiten el movimiento más rápido, limpio y seguro de personas y mercancías. Nuestra visión es transformar el mundo del transporte mediante la asociación entre corporaciones líderes y emprendedores, combinada con una metodología probada para lanzar y escalar empresas de software y hardware. Colaboramos con inversores corporativos durante varios años para lanzar una cartera de empresas emergentes centradas en movilidad. Nuestro equipo se dedica al primer año del ciclo de vida de una nueva empresa, desde la generación de ideas hasta la construcción del producto mínimo viable (y más allá), así como en la contratación y selección del equipo permanente que escalará el negocio.**Ubicación:** Remota