México
Clara
Zifo
Científico de Datos - IA/ML para Ciencias de la Vida
RemotoMéxico
Ciudad de México, Mexico
PythonPostgreSQLAWSDocker
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
Ubicación, Ciudad de México, México
**Este puesto requerirá presencia regular (2-3 veces/semana) en nuestra oficina de Ciudad de México.**
Si compartes estos sentimientos y estás preparado para lo atípico, ¡entonces Zifo es tu vocación!
Zifo México es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades y valoramos la diversidad en nuestra empresa. No discriminamos por motivos de raza, religión, color, origen nacional, género, orientación sexual, edad, estado civil, condición de veterano o discapacidad.
Buscamos un Científico de Datos con sólida experiencia práctica en la aplicación de machine learning, modelado estadístico y técnicas de optimización a problemas del mundo real, preferiblemente en entornos de ciencias de la vida, farmacéutico, biotecnológico o de fabricación regulada.
Trabajarás directamente con clientes, integrado en sus equipos científicos y técnicos, asumiendo el ciclo de entrega completo: desde la comprensión del problema y la adquisición de datos, pasando por el modelado y la validación, hasta el despliegue y la monitorización. También contribuirás a la práctica interna de IA/ML de Zifo, ayudando a definir cómo entregamos ciencia de datos en la región.
Este es un puesto de alto impacto, de contribuidor individual y de cara al cliente. El candidato adecuado combina el rigor computacional con las habilidades de comunicación y consultoría necesarias para ganarse la confianza de stakeholders técnicos y no técnicos por igual.
IMPULSADOS POR LA CURIOSIDAD, ENFOCADOS EN LA CIENCIA, CONSTRUIDOS POR EMPLEADOS.
Qué Harás
- Desarrollo de modelos: Diseñar, entrenar y ajustar modelos de machine learning (supervisados y no supervisados) y algoritmos estadísticos para resolver desafíos de clientes, incluyendo detección de anomalías, optimización de procesos, planificación de lotes y control de calidad.
- Optimización: Aplicar optimización restringida, métodos combinatorios y simulaciones de Monte Carlo a problemas operativos y de fabricación complejos.
- Análisis de datos: Recopilar, limpiar y analizar conjuntos de datos grandes, complejos y a menudo no estructurados; traducir los hallazgos en información clara y procesable para los stakeholders del cliente.
- Modelado estadístico: Aplicar técnicas estadísticas, incluyendo diseño experimental bayesiano, ingeniería de características y cuantificación de incertidumbre a datos científicos y de ingeniería.
- Monitorización y alertas: Implementar monitorización en tiempo real de flujos de datos y registros del sistema; ajustar umbrales de detección para minimizar falsos positivos y detectar señales significativas.
- Colaboración multifuncional: Colaborar con ingenieros de datos, ingenieros de software, científicos y stakeholders de negocio a lo largo de todo el ciclo de vida del proyecto, desde la definición del alcance hasta el despliegue.
- Integración de IA Generativa: Explorar y aplicar capacidades de GenAI para acelerar la experimentación, mejorar los flujos de trabajo de modelado y desbloquear eficiencias para los clientes.
- Mejores prácticas: Promover las mejores prácticas de ingeniería de software y ciencia de datos: reproducibilidad, control de versiones, documentación y diseño de soluciones escalables.
- Comunicación: Comunicar hallazgos analíticos complejos de forma clara, tanto por escrito como en reuniones, a audiencias técnicas y no técnicas, incluyendo a la dirección del cliente.
Requisitos mínimos
- Experiencia en las industrias de ciencias de la vida, farmacéutica, biotecnológica o de fabricación regulada.
- Experiencia práctica demostrada en la entrega de proyectos de ciencia de datos de principio a fin, en un entorno industrial o de consultoría, no solo en contextos académicos o de investigación.
- Sólida competencia en Python y el stack de ciencia de datos: Jupyter, Pandas, scikit-learn y bibliotecas de ML relevantes.
- Sólida base en estadística y machine learning: desarrollo, validación e interpretación de modelos.
- Experiencia en el análisis de conjuntos de datos grandes, complejos o no estructurados y en la comunicación eficaz de los hallazgos.
- Familiaridad con las mejores prácticas de desarrollo de software: Git, Docker, plataformas en la nube (AWS preferida) y bases de datos relacionales (ej. PostgreSQL).
- Excelentes habilidades de comunicación en inglés y español (escrito y verbal); capacidad para trabajar eficazmente con equipos globales.
- Capacidad para gestionar múltiples proyectos simultáneamente y adaptarse en un entorno dinámico impulsado por el cliente.
Preferible
- Antecedentes en técnicas de optimización (restringida, combinatoria, convexa, discreta).
- Experiencia con métodos bayesianos y diseño experimental.
- Familiaridad con aplicaciones de detección de anomalías, monitorización de procesos o control de calidad.
- Exposición a la bioinformática o a flujos de trabajo de datos científicos.
- Experiencia práctica con herramientas de IA Generativa y flujos de trabajo basados en LLM.
- Título avanzado (Máster o Doctorado) en un campo cuantitativo: estadística, informática, ingeniería, matemáticas o afines. La experiencia práctica equivalente se valora por igual.
Nuestra cultura es única, donde debatimos, nos desafiamos y nos relacionamos por igual. Somos un grupo curioso, caracterizado por nuestra pasión por aprender y nuestro espíritu de trabajo en equipo. Zifo es un proveedor global de soluciones de I+D centrado en las industrias farmacéutica, biotecnológica, control de calidad de fabricación, dispositivos médicos, productos químicos especializados y otras organizaciones basadas en la investigación. El conocimiento científico y la experiencia tecnológica de nuestro equipo ayudan a Zifo a servir mejor a nuestros clientes en todo el mundo, incluyendo a 18 de las 20 principales empresas biofarmacéuticas.
Buscamos Ciencia: Biotecnología, Tecnología Farmacéutica, Ingeniería Biomédica, Microbiología, etc. Poseemos conocimientos científicos y técnicos y tenemos metas profesionales y personales. Si bien tenemos una política de "puertas abiertas" para promover el libre acceso interno, sí tenemos una puerta difícil de cruzar. Buscamos con una agenda de dos puntos: competencia técnica y adaptabilidad cultural.
Ofrecemos beneficios superiores a los establecidos por ley, un paquete de compensación competitivo que incluye vacaciones acumuladas y una bonificación navideña saludable.
Más oportunidades con un solo perfil
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