146 Ofertas de Especialistas en Inteligencia Artificial en Mexico

Actualmente buscamos a un experto en Ciencia de datos para trabajar con Scala

Formación académica: Ingeniero o afín.

Duración: 2 meses

Experiencia: Diseño y creación de contenidos, fundamentos del lenguaje Scala para ciencia de datos, estructuras de datos y manejo seguro de valores, funciones en Scala de orden superior: lambdas y composición, diseño de estructuras y patrones con clases en Scala, gestión de errores y validación de datos en Scala, procesamiento concurrente y asincrónico para ciencia de datos, introducción a Spark con Scala: conceptos y operaciones básicas, procesamiento estructurado de datos masivos con DataFrames y SQL en Spark, automatización de flujos de datos con Spark en Scala, construcción de modelos de aprendizaje automático en entornos distribuidos, análisis de flujos de datos en tiempo real con Scala y Spark, pruebas y calidad efectiva en programación funcional en Scala, gestión de proyectos, dependencias y despliegue en Scala, optimización de código y eficiencia en proyectos de ciencia de datos distribuidos.

Requisitos obligatorios:

• Sistema de facturación.
• Régimen (RESICO o actividad empresarial).
• Disponibilidad inmediata.

Diseñar la estrategia y ejecución de productos de Inteligencia Artificial (tradicional, generativa y agéntica), impulsando la transformación operativa del negocio bajo los principios de rentabilidad, agilidad, eficiencia y responsabilidad.

Responsable de: a) Identificar y priorizar oportunidades donde la IA y los datos generen ventajas competitivas y la optimización de operaciones; b) Comunicación efectiva en foros ejecutivos; c) Asegurar la rentabilidad, calidad, gobierno y ética de todos los productos de IA implementados; y d) Construir y desarrollar equipos de alto desempeño desde un liderazgo inspirador orientado a resultados.

• Liderar el diseño, desarrollo e implementación de soluciones de IA (modelos predictivos/prescriptivos, sistemas de recomendación, asistentes virtuales, automatización y optimización de operaciones). Supervisando la integración de dichas soluciones en los productos, servicios y procesos existentes, garantizando su escalabilidad y robustez. 20%
• Definir y ejecutar la visión estratégica de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial alineada con los objetivos corporativos. Anticipando tendencias tecnológicas e identificando oportunidades de negocio. 15%
• Dirigir la identificación, evaluación y adopción de nuevas tecnologías y tendencias en IA (aprendizaje profundo, NLP, visión por computadora, IA generativa, automatización inteligente, etc.). Trabajar en su implementación en colaboración con el equipo de Arquitectura (IT). 15%
• Comunicar el impacto de las soluciones de IA en el negocio, asegurando el alineamiento con los objetivos estratégicos. 10%
• Dirigir a los Científicos de Datos, Ingenieros de IA, Ingenieros de MLOps, o cualquier otro perfil asociado al área, proporcionando guía y asesoramiento técnico. Asimismo, debe ser un coach y mentor, capaz de detectar y potenciar talento. 10%
• Diseñar e implementar planes de desarrollo para los miembros del equipo a su cargo. Prever el dimensionamiento apropiado del equipo para asegurar niveles de excelencia en la operación del área. 10%
• Establecer y mantener las mejores prácticas de gobernanza, ética, seguridad y responsabilidad en el desarrollo y uso de IA. 5%
• Promover la colaboración interdisciplinaria entre áreas de tecnología, negocio y operaciones para maximizar el valor de la IA. 5%
• Fomentar la experimentación, el aprendizaje continuo y la innovación dentro del equipo y en la organización. 5%
• Representar a la compañía en foros internos y externos relacionados con IA y analítica avanzada. 5%

• Mínima: Posgrado (Ciencias Computacionales, Estadística, Matemáticas Aplicadas, MBA, Administración de Empresas)
• Deseada: Posgrado

• Mínima: 10 años - Puestos relacionados con Ciencia de Datos o Analítica Avanzada con 5 años en posiciones de liderazgo en el mismo campo
• Deseada: 15 años

• Machine Learning, Deep Learning (NLP) y otras áreas clave de IA.
• Frameworks y herramientas de IA (TensorFlow, PyTorch, Keras, OpenAI, etc.).
• Arquitecturas en la nube y soluciones de IA como servicio (AWS SageMaker, Azure AI, GCP AI Platform).
• Programas de Liderazgo

• Inglés: 90%, 90%, 90%

• Microsoft Office (Intermedio)
• Lenguajes: Python (Avanzado), SQL (Avanzado), Spark (Avanzado)
• Frameworks: PyTorch (Intermedio)
• MLOps: Mlflow (Intermedio)
• BI & Storytelling: Power BI (Intermedio)
• Cloud: AWS, Azure (Intermedio)
• Versionamiento y CI/CD: Git (Avanzado)
• Consola de Linux (Intermedio)

Pie de página - Externo

Diseñar la estrategia y ejecución de productos de Inteligencia Artificial (tradicional, generativa y agéntica), impulsando la transformación operativa del negocio bajo los principios de rentabilidad, agilidad, eficiencia y responsabilidad.

Responsable de: a) Identificar y priorizar oportunidades donde la IA y los datos generen ventajas competitivas y la optimización de operaciones; b) Comunicación efectiva en foros ejecutivos; c) Asegurar la rentabilidad, calidad, gobierno y ética de todos los productos de IA implementados; y d) Construir y desarrollar equipos de alto desempeño desde un liderazgo inspirador orientado a resultados.

• Liderar el diseño, desarrollo e implementación de soluciones de IA (modelos predictivos/prescriptivos, sistemas de recomendación, asistentes virtuales, automatización y optimización de operaciones). Supervisando la integración de dichas soluciones en los productos, servicios y procesos existentes, garantizando su escalabilidad y robustez. 20%
• Definir y ejecutar la visión estratégica de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial alineada con los objetivos corporativos. Anticipando tendencias tecnológicas e identificando oportunidades de negocio. 15%
• Dirigir la identificación, evaluación y adopción de nuevas tecnologías y tendencias en IA (aprendizaje profundo, NLP, visión por computadora, IA generativa, automatización inteligente, etc.). Trabajar en su implementación en colaboración con el equipo de Arquitectura (IT). 15%
• Comunicar el impacto de las soluciones de IA en el negocio, asegurando el alineamiento con los objetivos estratégicos. 10%
• Dirigir a los Científicos de Datos, Ingenieros de IA, Ingenieros de MLOps, o cualquier otro perfil asociado al área, proporcionando guía y asesoramiento técnico. Asimismo, debe ser un coach y mentor, capaz de detectar y potenciar talento. 10%
• Diseñar e implementar planes de desarrollo para los miembros del equipo a su cargo. Prever el dimensionamiento apropiado del equipo para asegurar niveles de excelencia en la operación del área. 10%
• Establecer y mantener las mejores prácticas de gobernanza, ética, seguridad y responsabilidad en el desarrollo y uso de IA. 5%
• Promover la colaboración interdisciplinaria entre áreas de tecnología, negocio y operaciones para maximizar el valor de la IA. 5%
• Fomentar la experimentación, el aprendizaje continuo y la innovación dentro del equipo y en la organización. 5%
• Representar a la compañía en foros internos y externos relacionados con IA y analítica avanzada. 5%

• Mínima: Posgrado (Ciencias Computacionales, Estadística, Matemáticas Aplicadas, MBA, Administración de Empresas)
• Deseada: Posgrado

• Mínima: 10 años - Puestos relacionados con Ciencia de Datos o Analítica Avanzada con 5 años en posiciones de liderazgo en el mismo campo
• Deseada: 15 años

• Machine Learning, Deep Learning (NLP) y otras áreas clave de IA.
• Frameworks y herramientas de IA (TensorFlow, PyTorch, Keras, OpenAI, etc.).
• Arquitecturas en la nube y soluciones de IA como servicio (AWS SageMaker, Azure AI, GCP AI Platform).
• Programas de Liderazgo

• Inglés: 90%, 90%, 90%

• Microsoft Office (Intermedio)
• Lenguajes: Python (Avanzado), SQL (Avanzado), Spark (Avanzado)
• Frameworks: PyTorch (Intermedio)
• MLOps: Mlflow (Intermedio)
• BI & Storytelling: Power BI (Intermedio)
• Cloud: AWS, Azure (Intermedio)
• Versionamiento y CI/CD: Git (Avanzado)
• Consola de Linux (Intermedio)

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Diseñar la estrategia y ejecución de productos de Inteligencia Artificial (tradicional, generativa y agéntica), impulsando la transformación operativa del negocio bajo los principios de rentabilidad, agilidad, eficiencia y responsabilidad.

Responsable de: a) Identificar y priorizar oportunidades donde la IA y los datos generen ventajas competitivas y la optimización de operaciones; b) Comunicación efectiva en foros ejecutivos; c) Asegurar la rentabilidad, calidad, gobierno y ética de todos los productos de IA implementados; y d) Construir y desarrollar equipos de alto desempeño desde un liderazgo inspirador orientado a resultados.

• Liderar el diseño, desarrollo e implementación de soluciones de IA (modelos predictivos/prescriptivos, sistemas de recomendación, asistentes virtuales, automatización y optimización de operaciones). Supervisando la integración de dichas soluciones en los productos, servicios y procesos existentes, garantizando su escalabilidad y robustez. 20%
• Definir y ejecutar la visión estratégica de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial alineada con los objetivos corporativos. Anticipando tendencias tecnológicas e identificando oportunidades de negocio. 15%
• Dirigir la identificación, evaluación y adopción de nuevas tecnologías y tendencias en IA (aprendizaje profundo, NLP, visión por computadora, IA generativa, automatización inteligente, etc.). Trabajar en su implementación en colaboración con el equipo de Arquitectura (IT). 15%
• Comunicar el impacto de las soluciones de IA en el negocio, asegurando el alineamiento con los objetivos estratégicos. 10%
• Dirigir a los Científicos de Datos, Ingenieros de IA, Ingenieros de MLOps, o cualquier otro perfil asociado al área, proporcionando guía y asesoramiento técnico. Asimismo, debe ser un coach y mentor, capaz de detectar y potenciar talento. 10%
• Diseñar e implementar planes de desarrollo para los miembros del equipo a su cargo. Prever el dimensionamiento apropiado del equipo para asegurar niveles de excelencia en la operación del área. 10%
• Establecer y mantener las mejores prácticas de gobernanza, ética, seguridad y responsabilidad en el desarrollo y uso de IA. 5%
• Promover la colaboración interdisciplinaria entre áreas de tecnología, negocio y operaciones para maximizar el valor de la IA. 5%
• Fomentar la experimentación, el aprendizaje continuo y la innovación dentro del equipo y en la organización. 5%
• Representar a la compañía en foros internos y externos relacionados con IA y analítica avanzada. 5%

• Mínima: Posgrado (Ciencias Computacionales, Estadística, Matemáticas Aplicadas, MBA, Administración de Empresas)
• Deseada: Posgrado

• Mínima: 10 años - Puestos relacionados con Ciencia de Datos o Analítica Avanzada con 5 años en posiciones de liderazgo en el mismo campo
• Deseada: 15 años

• Machine Learning, Deep Learning (NLP) y otras áreas clave de IA.
• Frameworks y herramientas de IA (TensorFlow, PyTorch, Keras, OpenAI, etc.).
• Arquitecturas en la nube y soluciones de IA como servicio (AWS SageMaker, Azure AI, GCP AI Platform).
• Programas de Liderazgo

• Inglés: 90%, 90%, 90%

• Microsoft Office (Intermedio)
• Lenguajes: Python (Avanzado), SQL (Avanzado), Spark (Avanzado)
• Frameworks: PyTorch (Intermedio)
• MLOps: Mlflow (Intermedio)
• BI & Storytelling: Power BI (Intermedio)
• Cloud: AWS, Azure (Intermedio)
• Versionamiento y CI/CD: Git (Avanzado)
• Consola de Linux (Intermedio)

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Diseñar la estrategia y ejecución de productos de Inteligencia Artificial (tradicional, generativa y agéntica), impulsando la transformación operativa del negocio bajo los principios de rentabilidad, agilidad, eficiencia y responsabilidad.

Responsable de: a) Identificar y priorizar oportunidades donde la IA y los datos generen ventajas competitivas y la optimización de operaciones; b) Comunicación efectiva en foros ejecutivos; c) Asegurar la rentabilidad, calidad, gobierno y ética de todos los productos de IA implementados; y d) Construir y desarrollar equipos de alto desempeño desde un liderazgo inspirador orientado a resultados.

• Liderar el diseño, desarrollo e implementación de soluciones de IA (modelos predictivos/prescriptivos, sistemas de recomendación, asistentes virtuales, automatización y optimización de operaciones). Supervisando la integración de dichas soluciones en los productos, servicios y procesos existentes, garantizando su escalabilidad y robustez. 20%
• Definir y ejecutar la visión estratégica de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial alineada con los objetivos corporativos. Anticipando tendencias tecnológicas e identificando oportunidades de negocio. 15%
• Dirigir la identificación, evaluación y adopción de nuevas tecnologías y tendencias en IA (aprendizaje profundo, NLP, visión por computadora, IA generativa, automatización inteligente, etc.). Trabajar en su implementación en colaboración con el equipo de Arquitectura (IT). 15%
• Comunicar el impacto de las soluciones de IA en el negocio, asegurando el alineamiento con los objetivos estratégicos. 10%
• Dirigir a los Científicos de Datos, Ingenieros de IA, Ingenieros de MLOps, o cualquier otro perfil asociado al área, proporcionando guía y asesoramiento técnico. Asimismo, debe ser un coach y mentor, capaz de detectar y potenciar talento. 10%
• Diseñar e implementar planes de desarrollo para los miembros del equipo a su cargo. Prever el dimensionamiento apropiado del equipo para asegurar niveles de excelencia en la operación del área. 10%
• Establecer y mantener las mejores prácticas de gobernanza, ética, seguridad y responsabilidad en el desarrollo y uso de IA. 5%
• Promover la colaboración interdisciplinaria entre áreas de tecnología, negocio y operaciones para maximizar el valor de la IA. 5%
• Fomentar la experimentación, el aprendizaje continuo y la innovación dentro del equipo y en la organización. 5%
• Representar a la compañía en foros internos y externos relacionados con IA y analítica avanzada. 5%

• Mínima: Posgrado (Ciencias Computacionales, Estadística, Matemáticas Aplicadas, MBA, Administración de Empresas)
• Deseada: Posgrado

• Mínima: 10 años - Puestos relacionados con Ciencia de Datos o Analítica Avanzada con 5 años en posiciones de liderazgo en el mismo campo
• Deseada: 15 años

• Machine Learning, Deep Learning (NLP) y otras áreas clave de IA.
• Frameworks y herramientas de IA (TensorFlow, PyTorch, Keras, OpenAI, etc.).
• Arquitecturas en la nube y soluciones de IA como servicio (AWS SageMaker, Azure AI, GCP AI Platform).
• Programas de Liderazgo

• Inglés: 90%, 90%, 90%

• Microsoft Office (Intermedio)
• Lenguajes: Python (Avanzado), SQL (Avanzado), Spark (Avanzado)
• Frameworks: PyTorch (Intermedio)
• MLOps: Mlflow (Intermedio)
• BI & Storytelling: Power BI (Intermedio)
• Cloud: AWS, Azure (Intermedio)
• Versionamiento y CI/CD: Git (Avanzado)
• Consola de Linux (Intermedio)

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La misión en "grupo-berel" es transformar datos en insights estratégicos para impulsar la toma de decisiones.

• Diseñar modelos de datos escalables y de alto rendimiento (estrella/snowflake).
• Optimizar estructuras de datos en la nube para mejorar tiempos de respuesta.
• Traducir necesidades de negocio en soluciones analíticas sostenibles.

Funciones clave:

• Diseñar procesos de ingesta, transformación y validación de datos desde diversas fuentes.
• Construir modelos analíticos multidimensionales optimizados para BI.
• Programar cubos de información y optimizar estructuras de datos en la nube.
• Diseñar y automatizar datasets analíticos y tableros de indicadores clave con Power BI, Tableau u otras herramientas.
• Coordinar sesiones de validación de datos con usuarios finales para asegurar confiabilidad y trazabilidad.
• Conectar equipos técnicos, usuarios de negocio y proveedores para garantizar soluciones alineadas a los objetivos estratégicos.

Perfil del candidato:

• Formación académica: Ingeniería en Sistemas, Ciencia de Datos, Informática o carrera afín (titulado).
• Experiencia:
• Al menos 3 años en análisis, desarrollo e implementación de proyectos de BI.
• Experiencia en diseño y desarrollo de Data Marts y soluciones de integración de datos.
• Habilidades técnicas:
• Dominio avanzado de Microsoft SQL Server (Stored Procedures, funciones, vistas).
• Modelado de datos dimensionales (estrella/snowflake).
• Integración de datos desde múltiples fuentes a Data Warehouses y Data Marts.
• Desarrollo de tableros de indicadores con Power BI, Tableau, Looker u otras herramientas BI.
• Habilidades humanas:
• Comunicación efectiva
• Colaboración y trabajo en equipo
• Pensamiento analítico, resolución de problemas y orientación a resultados.

Nuestra empresa busca a un/a profesional apasionado por la Inteligencia Artificial para formar parte de nuestro equipo innovador.

Vacante: Machine Learning / Data Science

Te estamos buscando en Satori Únete a nuestro equipo dinámico y trabaja en un proyecto desafiante e innovador.

¿Qué necesitamos?

• Ingeniería en sistemas o carrera afín.
• Experiencia de 3 años o más desarrollando modelos de Machine Learning utilizando herramientas y frameworks modernos
• Experiencia previa con Oracle Cloud Infrastructure (OCI)

¿Cuáles serían tus beneficios?

• Prestaciones de Ley.
• Lunes a Viernes.
• Sueldo Base
• Prestacion superior SGMM
• Esquema de pago mixto
• Participacion en proyectos innovadores y desafiantes
• Oportunidades de crecimiento y desarrollo profesional.
• Un equipo de trabajo colaborativo y dinámico.
• Vacante REMOTA

Si cumples con estos requisitos y estás listo para unirte a un equipo que valora la innovación y el trabajo en equipo, queremos conocerte

Tipo de puesto: Tiempo completo

Sueldo: $40,000.00 al mes

Lugar de trabajo: Empleo remoto

En Banregio buscamos a especialistas enMachine Learning & Deep Learningque forme parte de nuestro equipo de Analítica Avanzada y contribuya al desarrollo de soluciones inteligentes que impulsen la innovación en productos financieros, experiencia de clientes y eficiencia operativa.ResponsabilidadesDiseñar, desarrollar y desplegar modelos de Machine Learning y Deep Learning enfocados en predicción, segmentación, clasificación y detección de anomalías.Participar en todo el ciclo de vida de los modelos: desde la exploración de datos, feature engineering, entrenamiento, validación y puesta en producción.Colaborar con equipos de negocio, tecnología y datos para transformar necesidades estratégicas en soluciones escalables.Investigar y aplicar nuevas tendencias en IA generativa, NLP, visión por computadora y arquitecturas de redes neuronales aplicables al sector financiero.RequisitosCarreras en áreas como Ciencias Computacionales, Matemáticas, Física, Ingeniería en Sistemas, Actuaría o afines.Experiencia práctica en Machine Learning, Deep Learning y procesamiento de datos a gran escala .
Conocimiento en librerías y frameworks como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn.Experiencia en lenguajes de programación como Python, R o Scala .
Manejo de entornos de datos en la nube (AWS, Azure, GCP).
Conocimiento en bases de datos relacionales y no relacionales.Habilidades analíticas, capacidad de comunicación y pensamiento crítico.DeseableExperiencia en MLOps para implementación y monitoreo de modelos en producción.Conocimiento en arquitecturas de Big Data (Spark, Hadoop).
Participación en proyectos de IA aplicada en el sector financiero o fintech .
AWS, AZURELo que ofrecemosSer parte de un banco innovador con visión digital y de transformación tecnológica.Desarrollo profesional y capacitación en nuevas tecnologías.Esquema de compensación competitivo y prestaciones superiores a la ley.
"Banregio es una empresa que impulsa los espacios laborales inclusivos donde se respeta a todas las personas sin distinción de edad, sexo, género, raza, religión, orientación sexual, identidad, expresión de género, estatus social o discapacidad".