**Título:** Científico de Datos \- Automatización de Tuberías (Ingeniero MLOps / DataOps) **Misión** Cada consumidor del planeta realiza compras en uno de tres lugares: en línea, en grandes tiendas minoristas o en pequeños comercios locales. Paradójicamente, el canal comercial más grande es, con diferencia, los humildes comercios tradicionales. Sin embargo, siguen siendo fragmentados, fuera de línea y opacos. Native es el primer sistema de inteligencia avanzada diseñado para penetrar esta opacidad. Cada tienda analógica se digitaliza en un grafo dinámico donde el ruido se filtra en señales de baja latencia, transformando el antiguo mundo fuera de línea en inteligencia digital avanzada. Los líderes comerciales obtienen la precisión para ver lo que otros no pueden, tienda por tienda, obteniendo una ventaja decisiva en la toma de decisiones para ganar el mercado. Únete desde el inicio a la única plataforma diseñada para descifrar la economía analógica y lograr dominio operativo. **Valores del Talento** * **Alto Impacto:** Capacidad constante para alcanzar la productividad de 5\-10 personas mediante tenacidad, talento natural y fuerza de voluntad. * **Alta Iniciativa:** Sentido implacable de propiedad sobre los resultados, independientemente de las circunstancias, actuando con decisión para moldear el entorno en lugar de ser moldeado por él. * **Curiosidad con Disciplina:** Mentalidad orientada a la búsqueda de evidencias y mediciones sin caer en parálisis por análisis, con inclinación hacia la experimentación. * **Honestidad Intelectual:** Suficiente seguridad para actuar, suficiente humildad para estar siempre aprendiendo. **Funciones** * **Responsabilidad sobre los Datos:** Controlar todo el ciclo de vida de las tuberías de datos — ingesta, limpieza, estructuración y análisis de señales analógicas grandes y ruidosas. * **Operacionalizar IA:** Diseñar, entrenar e implementar modelos de ML/IA (incluyendo LLMs, sistemas predictivos y modelos de pronóstico de demanda) en entornos de producción. * **Ejecución con Velocidad:** Pasar desde el prototipo hasta la implementación con rapidez, fiabilidad y precisión medible. * **Modelos con Impacto:** Construir sistemas que optimicen el rendimiento del control de calidad y reduzcan la latencia, o que generen inteligencia que impulse el crecimiento del cliente con ventaja operativa. * **Colaboración Sectorial:** Trabajar directamente con los equipos de Ingeniería, Producto y Comercial para asegurar que los modelos se traduzcan en resultados medibles, no en resultados académicos. * **Evolución de la Plataforma:** Avanzar en la capa de inteligencia que hace comprensible y accionable el canal comercial más grande del mundo. El desempeño se evalúa en un solo eje: la velocidad, precisión y escala con que la ciencia de datos convierte señales analógicas fragmentadas en inteligencia decisiva de mercado. **Requisitos** * **Talento Innato:** Demostrar éxito comprobado en la construcción e implementación de sistemas de IA/ML que operan a escala en producción. * **Dominio Técnico:** Conocimiento profundo de Python, R o SQL, sistemas distribuidos de datos y marcos de trabajo de ML (por ejemplo, TensorFlow, PyTorch, Scikit\-learn, vetiver, tidymodels). Deseable: Airflow, Vertex AI, GCP Dataforms. * **Competencia en MLOps y IA:** Experiencia práctica con tuberías de datos no estructurados e integración de LLMs para inferencia en tiempo real. Experiencia implementando puntos finales API o al menos tuberías de datos/flujos de trabajo dentro de Google Cloud Platform usando Dataforms. * **Rigor Operativo:** Capacidad para entregar sistemas confiables bajo restricciones — recursos limitados, entradas ambiguas y plazos exigentes. Experiencia en algún tipo de modularización de código y pruebas unitarias. * **Conciencia Comercial:** Familiaridad con la forma en que fabricantes y distribuidores de bienes de consumo masivo ejecutan sus operaciones en el mercado, y cómo los datos se traducen en planificación de demanda, distribución y ejecución minorista. (No es determinante). * **Velocidad y Precisión:** Preferencia por acciones decisivas, medida por la rapidez de implementación y la precisión del modelo en campo. * **Entrega de Valor Escalable:** Construir modelos que generen resultados repetibles, no análisis personalizados. La experiencia en MLOps en implementaciones reales será muy valorada. * **Sin Importancia a Títulos:** Títulos académicos, antecedentes o credenciales son irrelevantes. Lo que importa es la capacidad; ejecutores decididos que operacionalicen IA y entreguen resultados de nivel de inteligencia. **Empresa** Native es una empresa derivada especializada respaldada por Vista, un fondo de $100 mil millones que apoya a líderes en Inteligencia Artificial y tecnologías avanzadas. Su objetivo es construir el primer sistema de inteligencia avanzada para el canal comercial más grande y menos comprendido del mundo. Lo está logrando mediante la ingeniería inversa de mercados analógicos en un grafo digital, ofreciendo precisión, claridad y control a escala empresarial. Tiene su sede en la Ciudad de Nueva York, con oficinas en Ciudad de México y Bogotá. **Ubicación** Bogotá o Ciudad de México, México.