Data Scientist

Un modelo solo tiene valor si cambia una decisión. En Diametral, el Data Scientist diseña modelos que mueven la aguja en margen, riesgo o experiencia del cliente, y los lleva hasta producción. Tu terreno de juego: la ciencia de datos aplicada a problemas de negocio reales, desde el machine learning clásico hasta la IA generativa.

Te unes al engine Applied AI & Data Science y trabajas en squads con Data Engineers, ML Engineers y Product Owners.

Lo que vas a construir

• Modelos de previsión de demanda, pricing y optimización para el retail y la industria.
• Modelos de scoring, riesgo de crédito y detección de fraude para la banca y los seguros.
• Modelos de segmentación, propensión e hiperpersonalización para los equipos de marketing y CRM.
• Soluciones de IA generativa: RAG sobre datos propios, extracción documental, agentes, evaluación de LLM.
• Enfoques avanzados cuando el problema lo requiere: series temporales, foundation models, NLP, visión por computadora, optimización.
• Entregables convincentes: visualizaciones claras, medición de impacto, recomendaciones accionables.

Tu stack técnico

Python, scikit-learn, PyTorch, XGBoost, statsmodels, Hugging Face, LangChain o LlamaIndex, MLflow, Databricks, Azure ML, Vertex AI, SageMaker.

Dentro de Diametral

• Compartes tus aprendizajes y tu vigilancia tecnológica con la comunidad del engine.
• Creces rápido junto a expertos senior, con pair programming y code reviews.

Lo que aportas

• Un título de ingeniería o una maestría en ciencia de datos, estadística o matemáticas aplicadas.
• Al menos 3 años de experiencia en ciencia de datos, sin contar pasantías ni prácticas.
• Bases sólidas en estadística y machine learning, y excelente dominio de Python.
• Al menos un proyecto llevado a producción o a uso real.
• Inglés fluido en contexto cliente, y el idioma de tu oficina de referencia.

Lo que marcará la diferencia

• Experiencia en IA generativa (RAG, fine-tuning, evaluación de LLM).
• Experiencia sectorial: retail, energía, banca y seguros, salud.
• Uso práctico de herramientas de MLOps y de la nube.

Tu mentalidad

• Rigor científico y sentido del impacto en el negocio.
• Claridad: haces que un modelo sea comprensible y confiable.
• Curiosidad por un campo que se reinventa cada seis meses.

Lo que esperamos de todo nuestro talento

• Obsesión por el impacto en el negocio: entiendes rápido el negocio de nuestros clientes y sabes cuestionarlo.
• Un fuerte sentido del servicio y de la experiencia del cliente.
• Comunicación de primer nivel, escrita y oral: simplificas y sumas a los demás.
• Dominio avanzado de las herramientas de IA y automatización: puedes mostrarnos un agente o un prototipo que construiste tú mismo.
• Ambición y rigor, al servicio de un equipo que antepone lo colectivo a lo individual.

• Entrevista con el equipo de Talent Acquisition y/o un Business Manager
• Entrevista técnica con un experto del engine
• Entrevista con el Managing Director o el Engine Director