151 Ofertas de Redes Neuronales en Mexico

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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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)
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• 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.

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".

Descripción de la empresa

Walmart México

Inetum es un grupo internacional de consultoría digital ágil. En la era post-transformación digital, nuestro propósito es permitir que cada una de las más de 27,000 personas que forman parte de nuestro equipo se renueve continuamente, viviendo de forma positiva su propio flow digital.

Con presencia en 26 países, promovemos trayectorias profesionales flexibles, innovación local y un equilibrio saludable entre la vida personal y profesional. Además, Inetum ha sido reconocida como Top Employer, certificación que avala nuestro compromiso con el bienestar, el desarrollo profesional y la excelencia en la gestión del talento.

Descripción del empleo

Desarrollo de modelos de Machine Learning a través de bibliotecas de ML

Key hardskill:

• Habilidades avanzadas de programación en Python (nivel SR)
• Desarrollo de modelos de Machine Learning a través de bibliotecas de ML, como Scikit-Learn (nivel Pr) scikit-learn es la básica, si no la maneja no lo consideramos, cualquier otra es deseable
• Creación de imágenes de Docker (nivel Pr)
• Automatización de flujos a través de alguna herramienta (la que sea) ejemplos son ariflow, kubeflow, incluso hecha manualmente desde scratch desde la terminal pero que te asegure que una vez construido no existe intervención humana y las ejecuciones están 100% automáticas. (aquí el nivel no se puede medir, se pide que al menos haya hecho uno en toda su experiencia pero que asegure que quedó 100% automático)
• SQL (nivel Pr)
• Conocimiento en buenas prácticas de MLOPs (nivel Pr)
• Desarrollo de endpoints (nivel Pr)

Requisitos

• Licenciatura o Ingeniería en Sistemas Computacionales, Ciencias de la Computación, Matemáticas Aplicadas, Inteligencia Artificial o carrera tecnica afín.
• En caso de no contar con el nivel académico requerido, se deberá acreditar al menos 4 años de experiencia profesional comprobable en áreas relacionadas.
• Se valorarán aunque no son excluyentes estudios de posgrado, certificaciones o cursos especializados en Machine Learning, MLOps o Ciencia de Datos.

Información adicional

Deseable:

• Habilidades de programación en Spark (nivel Pr)
• Uso de la librería MLFLow (nivel Jr)
• Desarrollo de modelos de ML en la plataforma de Ciencia de Datos Google Cloud Vertex (nivel Pr)
• Automatización de flujos a través de kubeflow(nivel Pr)
• Implementación de prácticas de CI/CD, preferible utilizando Concord y Looper (nivel Pr)
• Implementación de monitoreo de soluciones de Ciencia (nivel Pr)

About Us
Nu was born in 2013 with the mission to fight complexity to empower people in their daily lives by reinventing financial services. We are one of the world's largest digital banking platforms, serving millions of customers across Brazil, Mexico, and Colombia. For more information, visit our institutional page

Our Data Science and ML Team
At Nubank we aim to empower our customers to take control of their financial lives. The Data Science team develops models and leverages its expertise to provide the best experience and products, using statistics, Artificial Intelligence and lots of creativity to predict our customers' behaviors. Our team strives for cutting edge model development techniques, from Machine Learning to Reinforcement Learning and beyond. We're partnering with business and technology to make speed of thought decisions possible.

The Principles That Guide Us
Diverse ensembles don't overfit;

We reinforce each other's learning;

Mind the person behind the data point;

We share the same objective function;

We trust our confidence interval;

Pursue the global maxima.

The position
This is an individual contributor role as Senior Machine Learning Engineer. We're looking for someone with a record of deploying Machine Learning models into production environments, running experiments, proficient in Data Engineering, and eager to keep pushing themselves and the team to follow the best practices of Machine Learning Engineering.

You will be responsible for

• Productionalize and scale machine learning models in Nu that will directly impact business outcomes;
• Design the implementation of experiments;
• Integrate and leverage external data sources to feed our models;
• Lead the solution of the most challenging machine learning engineering projects we face;
• Expand the team knowledge, inspire
• Bring expertise to the team to help design and prioritize projects across the many areas involved in building machine learning products (training, deployment, data consistency, monitoring, governance, etc.);
• Ensure the team maintains a high level of technical excellence;
• Contribute to a technical culture in the local team;
• Look and implement improvements in the way we work and organize.

We are looking for a person who has

• Strong coding skills Python/Scala or equivalent languages;
• Understanding of engineering challenges in a production environment;
• Openness to learn new technologies, like Clojure;
• Good understanding of a model development and deployment pipeline;
• Experience with machine learning tools and libraries such as Scikit-learn, Mllib and etc;
• Nice data handling skills, Spark Data frames or SQL proficiency is a plus;
• English language proficiency

Our Benefits

• Chance of earning equity at Nubank
• Extended maternity and paternity leaves
• Health and life insurance
• NuCare - Our mental health and wellness assistance program
• Nucleo - Our learning platform of courses
• NuLanguage - Our language learning program
• Holiday Bonus ("Aguinaldo") of 30 days of pay per year
• 17 days of paid vacation with 25% vacation bonus
• Gym partnership

Role Location
Mexico City, Mexico.

Our Nu Way of Working

Our work model is hybrid and has cycles that can be from two to three months according to the business of expertise. For every eight or twelve weeks of remote work, one will be at the office. Check more information here

Diversity & Inclusion

At Nu, we want to be sure that we're building a more diverse and inclusive workplace that reflects the customers we serve and seek to empower. That's why we hire based on equality. We consider gender, ethnicity, race, religion, sexual orientation, and other identity markers as enriching elements to our company while ensuring neither of them represent a barrier when recruiting fantastic talent.