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