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En ALTEN México buscamos a un Científico de Datos. La persona ideal tendrá experiencia trabajando con modelos desarrollados en Python, documentación técnica, validación de datos y estandarización de modelos para su posterior puesta en producción. Colaborará estrechamente con perfiles de Machine Learning Engineering/MLOps para preparar modelos y garantizar su reproducibilidad entre entornos. Actividades principales Identificar, documentar y mapear inputs de modelos (fuentes, formatos, frecuencia) y outputs esperados. Documentar features y su proceso de construcción. Registrar dependencias técnicas (librerías, versiones, configuraciones). Apoyar la estandarización y documentación técnica de los modelos para su despliegue en producción. Colaborar con Ingenieros de ML/MLOps en la preparación de modelos para su despliegue en GCP. Aplicar metodologías de validación de datos y pruebas de consis
Full job description
Description
Full Job Description
En ALTEN México buscamos a un Científico de Datos. La persona ideal tendrá experiencia trabajando con modelos desarrollados en Python, documentación técnica, validación de datos y estandarización de modelos para su posterior puesta en producción. Colaborará estrechamente con perfiles de Machine Learning Engineering/MLOps para preparar modelos y garantizar su reproducibilidad entre entornos.
Actividades principales
- Identificar, documentar y mapear inputs de modelos (fuentes, formatos, frecuencia) y outputs esperados.
- Documentar features y su proceso de construcción.
- Registrar dependencias técnicas (librerías, versiones, configuraciones).
- Apoyar la estandarización y documentación técnica de los modelos para su despliegue en producción.
- Colaborar con Ingenieros de ML/MLOps en la preparación de modelos para su despliegue en GCP.
- Aplicar metodologías de validación de datos y pruebas de consistencia.
- Identificar, analizar y documentar diferencias de resultados y rastrear causa raíz.
- Proponer ajustes técnicos que garanticen reproducibilidad y consistencia entre entornos.
- Generar documentación clara y reutilizable para el mantenimiento de modelos.
Requirements
- Licenciatura en Actuaría, Matemáticas Aplicadas, Informática, Ingeniería en Sistemas o afines (titulado).
- 3 años de experiencia mínimo.
- Experiencia trabajando con modelos desarrollados en Python y notebooks (Jupyter).
- Conocimientos en preparación de modelos para producción y buenas prácticas de reproducibilidad y versionamiento.
- Manejo de Python, SQL intermedio, Paquetería Office y GIT.
- Deseable: experiencia con GCP (Vertex AI, BigQuery) o AWS (SageMaker), así como buenas prácticas de ingeniería de software aplicadas a ciencia de datos.
Características personales del candidato
- Constante capacitación en herramientas analíticas modernas.
- Alto nivel de atención al detalle, enfoque al cliente y capacidad de priorización.
- Autosuficiencia, administración de procesos, manejo de conflictos y buena comunicación técnica.
- Habilidad para colaborar con ingenieros de Machine Learning.
Benefits
- Sueldo base competitivo.
- Seguro de gastos médicos mayores (incluye dental y visión).
- 15 días de aguinaldo.
- 25% de prima vacacional.
- 12 días de vacaciones desde el primer año.
- Seguridad social (IMSS).
- Vales de despensa quincenales.
Qualifications And Requirements
Mid-Senior level
Requirements & qualifications
Mid-Senior level
Tips for this job
Practical Job and Scholarship guidance. These tips do not replace official rules or create new eligibility requirements.
- Tailor the CV and application to the responsibilities and required skills stated on the official employer page.
- Use concrete evidence of relevant work, projects and measurable results rather than generic claims.
- Confirm location, work authorization, remote restrictions and sponsorship terms before applying.
- Apply through the original employer or official recruitment destination shown on this page.
Verification notes
Discovered directly from the employer’s public Workable account endpoint with details=true where supported. Public description, responsibilities, requirements and benefits were normalized into complete candidate-facing sections. Complete structured details were extracted from the public authoritative source while preserving the original application link.
Job and Scholarship is the discovery and verification layer. Confirm eligibility, dates, salary/funding and application instructions on the original source before submitting anything.
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