Lead Data Scientist - LATAM

✨ ¿Estás buscando nuevos desafíos y un lugar donde puedas disfrutar de un ambiente cercano mientras aprendes constantemente? ¡Bienvenido a un equipo con un propósito claro: "TRANSFORMAR la vida de las personas siendo el aliado TECNOLÓGICO más confiable"! 🚀 ¡Prepárate y únete a esta aventura! ¿Qué encontrarás? Retos técnicos y personales que te mantendrán en constante crecimiento. Un equipo conectado, enfocado en tu bienestar físico y mental.🌱 Cultura de mejora continua, fresca y colaborativa, con oportunidades de aprendizaje y gente dispuesta a apoyarte. KaizenHub, un programa diseñado para potenciar tus talentos, con feedback, mentorías y coaching a través de Sofka U. ¡Será un reto y un juego a la vez! 🧠 Programas como Happy Kaizen y WeSofka que cuidan tu bienestar físico y emocional. ¿Qué buscamos? Buscamos un Principal Full Stack Data Scientist que se desenvuelva con igual profundidad en ingeniería de datos y machine learning — alguien capaz de llevar un modelo desde su desarrollo inicial hasta producción de forma autónoma, sin depender de intermediarios. Este no es un rol de notebooks y handoffs. El perfil ideal entrega end-to-end: diseña los pipelines, entrena los modelos y los despliega y monitorea en producción. Un diferenciador clave para este rol es el uso activo de herramientas de Inteligencia Artificial Generativa como parte del flujo de trabajo diario. Buscamos a alguien que aproveche estas herramientas para entregar más y mejor — no a alguien que simplemente las mencione en su hoja de vida. Esta es una posición de alto impacto y total autonomía técnica. Si eres el tipo de profesional que asume ownership completo de un sistema desde la ingesta de datos hasta la inferencia en vivo, y que usa IA para potenciar su trabajo cada día, queremos conocerte. Responsabilidades Diseñar y construir pipelines de datos que alimenten los flujos de entrenamiento e inferencia de ML. Desarrollar, evaluar e iterar modelos de machine learning y estadísticos orientados a soluciones de negocio. Gestionar el ciclo de vida completo del modelo: desarrollo, validación, despliegue y monitoreo. Integrar herramientas de GenAI (LLMs, copilots, agentes) en el flujo de desarrollo diario para acelerar las entregas. Desplegar modelos en entornos de producción garantizando confiabilidad, rendimiento y mantenimiento del sistema. Colaborar con stakeholders para traducir problemas complejos de negocio en soluciones funcionales de ciencia de datos. Documentar el trabajo con claridad suficiente para que pueda ser mantenido y extendido por el equipo. Requisitos Formación Profesional en Ingeniería de Sistemas, Computación, Ciencia de Datos, Matemáticas, Estadística o carreras afines con sólido trasfondo en ingeniería y desarrollo de software. Experiencia 5+ años de trayectoria comprobable liderando proyectos de ML de extremo a extremo — desde datos crudos hasta sistemas en producción. Experiencia práctica diseñando arquitecturas de datos y pipelines ETL/ELT, con historial de despliegues reales fuera de entornos de notebooks. El uso cotidiano de herramientas de productividad basadas en GenAI es un requisito, no un diferencial. Conocimientos técnicos Dominio avanzado de Python y librerías principales de ML (scikit-learn, PyTorch o TensorFlow). Fundamentos sólidos de ingeniería de datos: diseño de pipelines, modelado de datos y procesos ETL/ELT. Experiencia práctica con herramientas de ingeniería de datos: dbt, Airflow, Spark o equivalentes. Dominio de SQL. Experiencia desplegando y monitoreando modelos en producción (Docker, FastAPI, servicios cloud de ML). Uso activo y profesional de herramientas de IA Generativa en el flujo de trabajo diario (Copilot, Cursor, agentes basados en LLM, ingeniería de prompts). Capacidad de trabajar de forma completamente autónoma en todo el stack de datos y ML. Inglés avanzado (C1 o superior) — indispensable para comunicación con el equipo y stakeholders. Deseable Experiencia con fine-tuning de LLMs, arquitecturas RAG o construcción de funcionalidades potenciadas por GenAI. Familiaridad con herramientas de MLOps (MLflow, Weights & Biases, SageMaker, Vertex AI). Experiencia en plataformas cloud (AWS, GCP o Azure). Experiencia con datos en streaming o pipelines de inferencia en tiempo real. ¡PRESENTATE y sé parte de esta historia! Condiciones Ubicación: LATAM Contrato modo Contractor ¡Queremos que seas parte de nuestra familia por mucho tiempo! ¿Buscas crecimiento profesional? En Sofka, te ofrecemos un ecosistema de aprendizaje con múltiples herramientas para cerrar brechas y potenciar tus habilidades. ¡Tú decides cómo quieres crecer!