Científico de Datos Senior

Publicado el 4 de enero de 2026

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Análisis de datos

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Resumen AI

*Apostar por esta vacante si tienes 5+ años de experiencia en modelamiento estadístico y machine learning. *Dominas Python, SQL y PySpark, y tienes experiencia en plataformas de datos y analítica modernas. *Tienes sólidos conocimientos en estadística aplicada y modelado predictivo. *Puedes liderar técnicamente proyectos analíticos complejos y traducir hallazgos técnicos en insights de negocio.

Descripción del Puesto

Requisitos del perfil:

Experiencia mínima de 5 años en modelamiento estadístico, machine learning y desarrollo de soluciones de analítica avanzada en entornos productivos.
Dominio de Python, SQL y PySpark, y experiencia en plataformas modernas de datos y analítica (Databricks, Azure, AWS o GCP).
Conocimiento sólido en estadística aplicada, inferencia causal, series de tiempo, optimización y modelado predictivo.
Experiencia implementando soluciones end-to-end (desde la exploración hasta el despliegue) bajo buenas prácticas de MLOps, MLflow, y control de versiones de modelos.
Capacidad para liderar técnicamente proyectos analíticos complejos y guiar a otros científicos de datos, promoviendo la adopción de prácticas de excelencia.
Habilidad para traducir hallazgos técnicos en insights de negocio de alto impacto.
Deseable: Experiencia regional o multinacional, gestionando proyectos de analítica a escala o multipaís.

Global Mobility Apex, S.A. es una corporación multinacional de bebidas y alimentos fundada en 1885, con operaciones en más de 14 países y más de 15,000 colaboradores. Contamos con el portafolio de bebidas más grande de la región y alianzas estratégicas con gigantes como PepsiCo y AB InBev. En los últimos años, hemos impulsado una expansión global que nos ha llevado a estructurarnos en cuatro unidades de negocio: Apex (transformación digital), CBC (distribución), Beliv (innovación en bebidas) y Bia (alimentos). La unidad Apex se enfoca en liderar la transformación digital a través de soluciones tecnológicas innovadoras, con equipos multidisciplinarios encargados del desarrollo de portales web, aplicaciones y sistemas digitales que apoyan y optimizan los procesos del negocio a nivel global.

Propósito del rol

Como Data Scientist Senior, tu propósito será liderar el desarrollo de modelos analíticos de alto impacto que generen valor tangible para el negocio. Serás responsable de diseñar soluciones avanzadas basadas en datos, integrando diversas fuentes de información y aplicando técnicas de inteligencia artificial, machine learning y analítica avanzada. Tu trabajo impulsará decisiones estratégicas que optimicen procesos, maximicen resultados y fortalezcan la cultura data-driven en la organización.

Responsabilidades principales

Liderar el diseño, desarrollo, validación e implementación de modelos analíticos robustos y escalables que aporten valor medible a las operaciones y a la estrategia de negocio.
Ejecutar análisis estadísticos, predictivos y prescriptivos avanzados para obtener insights accionables, anticipar comportamientos y optimizar resultados.
Colaborar estrechamente con traductores (Translators), equipos comerciales y de negocio para comprender desafíos y proponer soluciones analíticas sostenibles y alineadas con los objetivos estratégicos.
Coordinar con arquitectos, ingenieros de datos y especialistas digitales para entregar soluciones de analítica avanzada de punta a punta, desde la ingesta hasta la puesta en producción.
Promover buenas prácticas de modelado, versionamiento y documentación, asegurando trazabilidad, calidad y reproducibilidad de los desarrollos.
Asegurar el monitoreo, mantenimiento y mejora continua de los modelos productivos, garantizando su vigencia, estabilidad y valor en el tiempo.
Liderar la experimentación estructurada (A/B testing, pruebas de hipótesis y evaluación causal) para medir el impacto de las soluciones analíticas y orientar la toma de decisiones.
Participar activamente en la definición de estándares, frameworks y lineamientos técnicos que fortalezcan la disciplina de Ciencia de Datos dentro de la organización.

Experiencia o conocimiento avanzado en Generative AI y Large Language Models (LLMs), incluyendo:

Fine-tuning o prompt engineering en modelos fundacionales (GPT, Claude, Llama, Mistral, etc.).
Integración de LLMs en productos analíticos o pipelines de negocio (por ejemplo, asistentes internos, generación automática de reportes o clasificación de texto).
Evaluación de calidad y governance de modelos generativos.

Cómo Aplicar

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