Senior Data Scientist, IA Aplicada

DaCodes.

. Diseñar, entrenar y llevar a producción modelos predictivos, como scoring de fraude, segmentación de usuarios y modelos de comportamiento, y medir su valor para el negocio.

Posted 10/13/2026full-timeRemote • Mexico, ColombiaSenior💰 MX$50,000 per yearWebsite

Core Competencies

Role fit

Core Competencies

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Demonstrates expertise in predictive modeling, including regression, classification, and segmentation, with a strong focus on deploying models in production. Proficient in Python for data science and machine learning, with experience in LLMs and BI tools to drive actionable business insights.

Highest-signal resume keywords

Python For Data SciencePredictive Modeling In ProductionLLMs And Agents In ProductionMLflow For Model EvaluationBusiness Intelligence Tools

ATS Keywords

Tailor your resume

Applicant Tracking System Keywords

Tip: use these terms in your resume and cover letter to boost ATS matches.

Hard Skills

Predictive ModelingRegressionClassificationSegmentationSQL AdvancedData AnalysisExploratory Data AnalysisModel ValidationCost OptimizationLatency Reduction

Soft Skills

Communication With Non-Technical AudiencesAdaptabilityInitiativeCollaborationLearning Agility

Tools & Technologies

MLflowLookerMetabasePower BITableauAWSGCPFastAPILangChainLangGraph

Industry Keywords

Fraud DetectionRisk ScoringData WarehouseMCPData IntegrityData QualityRemote Work ExperienceLATAM ResidencyIntermediate-Advanced EnglishSmall Team Collaboration

Tech Stack

Tools & technologies

AWSGoogle Cloud PlatformPandasPythonScikit-LearnSQLTableau

About the role

Key responsibilities & impact

Diseñar, entrenar y llevar a producción modelos predictivos, como scoring de fraude, segmentación de usuarios y modelos de comportamiento, y medir su valor para el negocio.
Construir y evolucionar agentes conversacionales y flujos con LLMs (RAG, tool calling, MCP) que conviertan los resultados de los modelos en insights accionables.
Evaluar la calidad de modelos y agentes con métricas, trazas y pruebas continuas (por ejemplo MLflow), y optimizar costo y latencia en producción.
Realizar análisis exploratorios (EDA) con datos transaccionales, conversacionales y contextuales, y traducirlos en decisiones del negocio.
Colaborar con ingeniería y data para ampliar las fuentes disponibles en el servidor MCP y garantizar calidad e integridad del dato.
Definir y ajustar métricas de producto y de embudo cuando cambian las hipótesis, identificando qué datos faltan para poder pivotear con rapidez.
Presentar resultados en dashboards y herramientas de BI para que equipos no técnicos decidan con información.
Documentar y compartir buenas prácticas de ciencia de datos e IA aplicada con el resto del equipo.

Requirements

What you’ll need

Python para ciencia de datos y ML (pandas, scikit-learn; deseable XGBoost/LightGBM) y SQL avanzado sobre un data warehouse.
Modelado predictivo en producción: regresión, clasificación y segmentación, con validación y monitoreo.
LLMs y agentes en producción: RAG, tool calling y orquestación con LangChain/LangGraph o similar.
Evaluación y seguimiento de modelos y LLMs (MLflow o equivalente, trazas, métricas de calidad).
MCP (creación de servidores o conexión de agentes a datos internos) (deseable).
Caché semántico y técnicas de reducción de costo y latencia de inferencia (deseable).
BI: Looker, Metabase, Power BI o Tableau (deseable).
AWS o GCP y FastAPI para servir modelos y servicios (deseable).
Experiencia con detección de fraude, riesgo o scoring (deseable).
4+ años de experiencia en ciencia de datos o ML, con al menos 1 año construyendo soluciones con LLMs llevadas a producción.
Haber llevado al menos un modelo predictivo a producción y poder explicar el impacto que tuvo en el negocio.
Experiencia trabajando de forma remota con equipos distribuidos.
Comunica resultados técnicos a públicos no técnicos y traduce modelos en decisiones.
Se adapta a prioridades cambiantes y maneja varios frentes en paralelo.
Toma iniciativa: propone soluciones en lugar de esperar especificaciones completas.
Usa asistentes de IA en su trabajo diario con criterio, validando lo que producen.
Licenciatura o ingeniería en Ciencias de la Computación, Matemáticas, Estadística o afín.
Residir en un país de LATAM (LATAM only).
Inglés intermedio-avanzado, hablado y escrito.
Disponibilidad para colaborar en horario cercano al de Ciudad de México.
Prefiere equipos pequeños con alta autonomía y responsabilidad sobre el resultado.
Disfruta aprender rápido y moverse entre análisis, modelos y agentes en un mismo día.
Entiende que un buen modelo importa solo si cambia una decisión de negocio.

Benefits

Comp & perks

Integración a marcas globales y startups disruptivas.
Trabajo remoto/Home office.
Horario ajustado a la célula de trabajo/proyecto asignado.
Trabajo de lunes a viernes.
Día off en tu cumpleaños.
Seguro de gastos médicos mayores (aplica para México).
Seguro de vida (aplica para México).
Equipos de trabajo multiculturales.
Acceso a cursos y certificaciones.
Eventos virtuales de integración y grupos de interés.
Clases de inglés.
Oportunidades dentro de nuestras diferentes líneas de negocio.
Orgullosamente certificados como Great Place to Work.