Data Scientist Staff especializado en Machine Learning para LTV y publicidad

Sobre esta oportunidad

Andersen Lab busca un Staff Data Scientist / Machine Learning Engineer para trabajar de forma remota desde México. El rol se enfoca en construir y mantener modelos de valor de vida del cliente (pLTV) en producción, y en enviar esas predicciones como señales a plataformas publicitarias para mejorar el rendimiento de las campañas de los clientes.

Perfil buscado

Buscan a una persona con sólida trayectoria en ingeniería de Machine Learning con Python, que sepa llevar modelos desde la experimentación hasta producción. Es ideal si te mueve el impacto de negocio de tus modelos, te sientes cómodo con SQL y BigQuery, y dominas el ecosistema de Google Cloud. Si además has trabajado en e-commerce o DTC, tendrás ventaja.

Qué harás en el día a día

• Construir y mantener modelos de Lifetime Value predictivo (pLTV) con XGBoost, CatBoost y BG/NBD, dentro de una arquitectura de scoring por niveles que asigna a cada usuario el modelo adecuado según los datos disponibles.
• Diseñar capas de calibración que conviertan las predicciones en valores listos para las plataformas: factores de ajuste, normalización lineal, logarítmica o por rango, y funciones de pérdida asimétricas que penalicen más sobreestimar a clientes de bajo valor.
• Encargarte de la ingeniería de variables en BigQuery, desarrollando tablas Gold a partir de datos limpios de la capa Silver (métricas RFM, embeddings de comportamiento, afinidad por categoría y velocidad de compra).
• Asegurar la calidad de las variables, monitoreando tasas de valores faltantes y excluyendo variables con muchos faltantes en usuarios nuevos en lugar de imputarlas.
• Monitorear drift y cambios de distribución, registrar residuales, comparar cohortes antes y después del despliegue y detectar contaminación causal en los datos de reentrenamiento.
• Mantener y mejorar algoritmos de resolución de identidad Union-Find en BigQuery, conectando identificadores de GA4 con los de Shopify.
• Desarrollar aplicaciones Python en Google Cloud Run Jobs, orquestar flujos con Apache Airflow y garantizar la entrega confiable de señales a plataformas publicitarias.
• Implementar pruebas automatizadas, pipelines de CI/CD, procesamiento idempotente y mecanismos de dry-run para proteger la estabilidad en producción.

Requisitos clave

• Más de 5 años de experiencia práctica en Machine Learning Engineering con Python, desarrollando, desplegando y manteniendo modelos en producción.
• Experiencia comprobada con algoritmos de gradient boosting (XGBoost, CatBoost o LightGBM): ajuste de hiperparámetros, importancia de variables y evaluación avanzada.
• Dominio de SQL y BigQuery, incluyendo consultas complejas de feature engineering, transformaciones programadas y validación de datos.
• Experiencia desplegando cargas de ML en Google Cloud Platform: Cloud Run, Airflow/Composer, Vertex AI y Pub/Sub.
• Comprensión sólida de calibración de modelos, funciones de pérdida orientadas al negocio y el impacto de los errores de predicción en sistemas de optimización posteriores.
• Experiencia integrando resultados de modelos con sistemas externos mediante APIs (plataformas publicitarias, motores de recomendación, sistemas de precios o de pujas).
• Inglés de nivel intermedio-alto (Upper-Intermediate) o superior.

Valorado especialmente

• Experiencia en e-commerce o DTC: predicción de LTV, pronóstico de compras, modelos de churn o segmentación de clientes.
• Conocimiento de modelos probabilísticos de clientes (BG/NBD, Gamma-Gamma) o bases sólidas en estadística bayesiana.
• Integraciones con plataformas publicitarias: Google Ads API (ConversionUploadService, Enhanced Conversions), Meta Conversions API (CAPI) u otros sistemas de seguimiento server-side.
• Conocimiento de resolución de identidad y entity matching, como identity stitching basado en grafos, matching probabilístico o resolución entre dispositivos.

Beneficios de la posición

• Colaboración con líderes de FinTech, salud, retail y telecomunicaciones, incluyendo empresas como Samsung, Siemens y Johnson & Johnson.
• Posibilidad de cambiar de proyecto y desarrollar experiencia en distintos sectores.
• Modalidad flexible: totalmente remota, presencial o híbrida.
• Crecimiento profesional, financiero y de carrera, con sistemas de mentoría y adaptación para nuevos integrantes.
• Posibilidad de ganar hasta USD 1,000 adicionales al mes mediante actividades de la empresa, incluidos en el bono anual.
• Acceso a un portal de capacitación corporativo actualizado constantemente.
• Cultura corporativa con fiestas, días de juegos y snacks.
• Compensación por certificaciones (AWS, PMP, etc.).
• Programa de referidos.
• Seguro médico privado y compensación por actividades deportivas.

Rango salarial

USD 4,500 - 5,000.

¿Te interesa? Aplica directamente desde el enlace de la vacante.