Construir automatizaciones y asistentes de productividad con LLMs (prompting, RAG, orquestación, guardrails, evaluaciones). Entrenar y poner en producción modelos de DS; definir métricas de éxito, monitoreo y mejora continua. Desarrollar visualizaciones/prototipos (dashboards/apps) para acelerar aprendizaje y decisión. Documentar soluciones, mejores prácticas y guías de habilitación para escalar en la organización. Conducir diagnósticos con stakeholders y proponer roadmaps de adopción y analítica/GenAI. Contar con 5 años de experiencia en Data Science/Analytics/Consultoría técnica con experiencia end-to-end (desde discovery hasta despliegue y adopción). Experiencia en Python (ecosistema DS: pandas, scikit-learn, langchain/langgraph), SQL, control de versiones (Git). Conocimientos de MLOps/LLMOps: contenedores (Docker), CI/CD, orquestación (p. ej., Airflow), model registry/experiments (p. ej., MLflow), monitoreo (drift/performance) Experiencia llevando GenAI a producción: prompting, RAG, evaluación y guardrails (seguridad, privacidad, sesgos). Experiencia en visualización y data apps: Looker/Tableau/Looker Studio y/o prototipado (Streamlit/Gradio) Residir en cualquier localidad cercana a nuestros sites: CDMX
