Senior Data Scientist

Objetivo del cargo: 

Responsables de robustecer y optimizar los modelos de previsión de riesgos de motores de camiones, liderando el ciclo completo de MLOps, desde la exploración de datos hasta el despliegue continuo y monitoreo de modelos a escala.

• Título Profesional: Ingeniería Civil en Informática, Matemáticas, Física, Estadística o carrera afín, con sólida base en el modelamiento matemático, la programación y el análisis de datos.
• Postgrado: Magíster en Estadística, Ciencias de la Ingeniería con especialización en Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial, Ciencias de la Computación.

• Experiencia en Minería (excluyente)
• Experiencia en Proyectos de Mantenimiento, orientada al diseño, desarrollo e implementación de modelos de Inteligencia Artificial y Machine Learning aplicados a la detección de anomalías, diagnóstico y pronóstico de fallas. 

• Dominio de Python y PySpark para Analítica Avanzada y Machine Learning, aplicando programación estructurada y modular para análisis exploratorio, construcción, entrenamiento y validación de modelos predictivos supervisados y no supervisados.
• Modelamiento en Databricks, utilizando entornos distribuidos para procesamiento de grandes volúmenes de datos, entrenamiento de modelos a escala y gestión de experimentos en entornos productivos.
• Framework Kedro para Desarrollo Estructurado, diseñando pipelines reproducibles y mantenibles bajo buenas prácticas de ingeniería de software, separación de capas (data, feature, model) y control de dependencias.
• Ciclo MLOps End-to-End, gestionando el versionamiento de datos y modelos, seguimiento de experimentos, validación técnica y operacional, automatización de despliegues, monitoreo de desempeño y reentrenamiento continuo en entornos productivos.
• Integración en Arquitecturas, exponiendo resultados mediante APIs, dashboards o integraciones con plataformas. 
• Buenas Prácticas y Gobierno de Desarrollo, utilizando Azure DevOps para control de versiones, gestión de trabajo y CI/CD.