Senior Data Scientist con IA Aplicada- LATAM Only

Trabaja en DaCodes! Somos una firma de expertos en software y transformación digital de alto impacto. Durante 10 años hemos creado soluciones enfocadas en la tecnología e innovación gracias a nuestro equipo de casi 300 talentosos #DaCoders, incluyendo desarrolladores, arquitectos, diseñadores UX/UI, PMs, QA testers y más. Nuestro equipo colabora en proyectos con clientes en LATAM y Estados Unidos, logrando resultados sobresalientes. En DaCodes, tendrás la oportunidad de impulsar tu desarrollo profesional, trabajar en diversos proyectos dentro de distintas industrias, y contribuir al diseño, implementación y optimización de infraestructuras en la nube. Nuestros DaCoders tienen un gran impacto en el éxito de nuestro negocio y el de nuestros clientes. Serás el experto que participará en nuestros proyectos y tendrás acceso a startups disruptivas y marcas globales. ¿Te interesa?

Sobre el proyecto

Colaborarás con una startup fintech que mueve dinero entre Estados Unidos, México y Centroamérica. Su producto es un asistente conversacional que guía al usuario desde la cotización hasta el pago, y hoy evoluciona de chatbot a agente conversacional.

El equipo de data es pequeño y de alto impacto. Mantiene el data warehouse y un servidor MCP conectado a su plataforma de IA corporativa, y ahora crece hacia modelos predictivos (incluido un scoring propio de fraude que debe funcionar en varios países), segmentación de usuarios y agentes que convierten esos resultados en insights accionables.

Buscamos a alguien que combine ciencia de datos con IA aplicada: que construya modelos, los evalúe con rigor y los lleve a producción junto con agentes y LLMs. Es un entorno startup, con prioridades que cambian y picos de trabajo, y con una cultura que cuida el equilibrio entre vida personal y laboral.

Requirements

Stack técnico

Core (indispensable)

Python para ciencia de datos y ML (pandas, scikit-learn; deseable XGBoost/LightGBM) y SQL avanzado sobre un data warehouse.

Modelado predictivo en producción: regresión, clasificación y segmentación, con validación y monitoreo.

LLMs y agentes en producción: RAG, tool calling y orquestación con LangChain/LangGraph o similar.

Evaluación y seguimiento de modelos y LLMs (MLflow o equivalente, trazas, métricas de calidad).

Deseable (nice to have)

MCP (creación de servidores o conexión de agentes a datos internos).

Caché semántico y técnicas de reducción de costo y latencia de inferencia.

BI: Looker, Metabase, Power BI o Tableau.

AWS o GCP y FastAPI para servir modelos y servicios.

Experiencia con detección de fraude, riesgo o scoring.

Requisitos mínimos

4+ años de experiencia en ciencia de datos o ML, con al menos 1 año construyendo soluciones con LLMs que hayas llevado a producción.

Haber llevado al menos un modelo predictivo a producción y poder explicar el impacto que tuvo en el negocio.

Experiencia trabajando de forma remota con equipos distribuidos.

Habilidades blandas

Comunica resultados técnicos a públicos no técnicos y traduce modelos en decisiones.

Se adapta a prioridades cambiantes y maneja varios frentes en paralelo.

Toma iniciativa: propone soluciones en lugar de esperar especificaciones completas.

Usa asistentes de IA en su trabajo diario con criterio, validando lo que producen.

Formación y señales deseadas

Licenciatura o ingeniería en Ciencias de la Computación, Matemáticas, Estadística o afín.

Se valoran proyectos propios, publicaciones, contribuciones open source o certificaciones en ML y cloud.

Requisitos adicionales

Residir en un país de LATAM (LATAM only).

Inglés intermedio-avanzado, hablado y escrito.

Disponibilidad para colaborar en horario cercano al de Ciudad de México.

Perfil de fit cultural

Prefiere equipos pequeños con alta autonomía y responsabilidad sobre el resultado.

Disfruta aprender rápido y moverse entre análisis, modelos y agentes en un mismo día.

Entiende que un buen modelo importa solo si cambia una decisión de negocio.

Responsabilidades

Diseñar, entrenar y llevar a producción modelos predictivos, como scoring de fraude, segmentación de usuarios y modelos de comportamiento, y medir su valor para el negocio.

Construir y evolucionar agentes conversacionales y flujos con LLMs (RAG, tool calling, MCP) que conviertan los resultados de los modelos en insights accionables.

Evaluar la calidad de modelos y agentes con métricas, trazas y pruebas continuas (por ejemplo MLflow), y optimizar costo y latencia en producción.

Realizar análisis exploratorios (EDA) con datos transaccionales, conversacionales y contextuales, y traducirlos en decisiones del negocio.

Colaborar con ingeniería y data para ampliar las fuentes disponibles en el servidor MCP y garantizar calidad e integridad del dato.

Definir y ajustar métricas de producto y de embudo cuando cambian las hipótesis, identificando qué datos faltan para poder pivotear con rapidez.

Presentar resultados en dashboards y herramientas de BI para que equipos no técnicos decidan con información.

Documentar y compartir buenas prácticas de ciencia de datos e IA aplicada con el resto del equipo.

Benefits

🚀 Integración a marcas globales y startups disruptivas.

🏡 Trabajo remoto/Home office.

⏳ Horario ajustado a la célula de trabajo/proyecto asignado.

📅 Trabajo de lunes a viernes.

🎉 Día off en tu cumpleaños.

🏥 Seguro de gastos médicos mayores (aplica para México).

🛡️ Seguro de vida (aplica para México).

🌎 Equipos de trabajo multiculturales.

🎓 Acceso a cursos y certificaciones.

📡 Eventos virtuales de integración y grupos de interés.

📢 Clases de inglés.

🏆 Oportunidades dentro de nuestras diferentes líneas de negocio.

🏅 Orgullosamente certificados como Great Place to Work.

Originally posted on Himalayas