Data Science III

Acerca de Kueski
En Kueski, estamos comprometidos con mejorar la vida financiera de las personas en México. Desde 2012, hemos liderado el mercado de compra ahora, paga después (BNPL) y crédito en línea en América Latina, destacándonos por ofrecer servicios financieros innovadores. Nuestro producto estrella, Kueski Pay, facilita pagos tanto en línea como en tienda, actualmente, casi el 30% de los principales comercios electrónicos en México ofrecen Kueski Pay como método de pago. Además, fuimos pioneros en llevar BNPL a Amazon México.
Somos una empresa tecnológica con una cultura centrada en la innovación, la colaboración y el impacto, promoviendo un entorno de trabajo diverso e inclusivo. Nuestro compromiso con la excelencia y las mejores prácticas éticas nos ha valido múltiples reconocimientos en la industria. En 2024, CNBC nos nombró una de las Mejores Empresas FinTech del Mundo, y AMITAI nos reconoció como una de las compañías más éticas de México. También obtuvimos la certificación de HRC Equidad MX 2025 como un Best Place to Work for LGBTQ+ Equality y fuimos reconocidos por EFY como una de las Mejores Empresas para el Talento Femenino.
Objetivo
Los científicos de datos crean modelos de aprendizaje automático, profundizan en el análisis de datos y desarrollan una buena comprensión empresarial. Utilizan bibliotecas de código abierto de última generación y tecnología en la nube y contribuyen al desarrollo de canales de aprendizaje automático de producción estructurados y confiables.
Buscamos una persona analítica con sólidas bases cuantitativas, mentalidad práctica y apasionada por aplicar el aprendizaje automático al desarrollo de nuestros productos. 

Responsabilidades clave

• Ayudará a construir, dar forma y mejorar nuestros productos mediante el aprendizaje automático y el análisis de datos. 
• Colaborará con partes interesadas de diferentes equipos para desarrollar tecnología confiable de aprendizaje automático, así como construirá relaciones de colaboración con stakeholders de diferentes áreas.
• Con su experiencia y conocimiento técnico, pueden impulsar la excelencia técnica y contribuir al crecimiento de los miembros del equipo. Eres el propietario de modelos de aprendizaje automático de producción.
• Será el responsable de realizar un seguimiento de los KPI de rendimiento, asegurarse de que se mantengan en niveles predefinidos aceptables y tomar medidas si no es así.
• Tendrá autonomía para colaborar con stakeholders de otras áreas, desarrollando mejoras a nuestros productos y realizará análisis de datos que nos ayuden a comprender mejor el rendimiento de nuestros productos, su uso y áreas de oportunidad.
• Desarrollará nuevos experimentos de modelos e ingeniería de características y participará en diferentes etapas de nuestro marco de desarrollo de productos, brindando información a las partes interesadas de Producto e Ingeniería y definiendo los requisitos para las características que desarrollarán los equipos de ingeniería que podrían afectar el trabajo de los científicos de datos.
• Brindará tutoría a los miembros del equipo, impulsando la excelencia técnica y la experiencia comercial; apoyará a realizar revisiones de código con otros miembros del equipo y brindar retroalimentación.
• Como propietario de un modelo de aprendizaje automático de producción, deberá crear documentación adecuada para todo su proceso de aprendizaje automático.
• Trabajará en estrecha colaboración con MLE o ingenieros de control de calidad para desarrollar el proceso de control de calidad de sus modelos de producción.

Requisitos del puesto

• Ttítulo en campos como Ingeniería, Física, Matemáticas o experiencia y competencias similares.
• Fuertes habilidades analíticas y habilidades para comunicar de forma clara y eficaz análisis e informes de ciencia de datos a audiencias técnicas y no técnicas.
• Comprensión avanzada del funcionamiento interno de los algoritmos de aprendizaje automático y experiencia comprobada en su uso en aplicaciones académicas o industriales.
• Experiencia aprendiendo e implementando nuevas tecnologías y metodologías.
• Amplia experiencia colaborando con stakeholders de diferentes áreas, abordando problemas de negocio de forma efectiva mediante aplicaciones de aprendizaje automático.
• Madurez y habilidades interpersonales bien desarrolladas para influir en los miembros del equipo y en las partes interesadas de otros equipos, y tener conversaciones efectivas cuando las opiniones pueden diferir.
• Experiencia constante trabajando de forma autónoma en proyectos de ciencia de datos con considerable impacto en la empresa y contribuyendo a la mejora del desempeño del equipo. 
• Capacidad para orientar a los miembros del equipo junior y colaborar eficazmente con los miembros del equipo en un proyecto.
• Fuertes habilidades en el uso de herramientas analíticas como pandas, numpy, matplotlib, etc.
• Fuertes habilidades en el uso de bibliotecas de aprendizaje automático.
• Sólidas habilidades SQL.
• Se siente cómodo usando un sistema operativo tipo Unix.
• Fluidez en inglés conversacional.
• Experiencia en MLOps
• Deseable: conocimiento de NLP, Opensearch, DataBricks, Tensorflow o Pytorch

Te encantará trabajar en Kueski

• Nuestra cultura de trabajo se enfoca en la importancia y valor que otorgamos a nuestros clientes trabajando en equipo, inmersos en un ambiente de humildad e integridad
• Buscamos que nuestros colaboradores diseñen su plan de carrera profesional y personal, la retroalimentación y el reconocimiento están integrados en nuestros procesos, sistemas y buenas prácticas
• Garantizamos un salario competitivo y bienestar con seguro de gastos médicos mayores, programas para el bienestar mental y emocional, además de tiempo de trabajo flexible
• Nuestro compromiso con la diversidad, la equidad y la inclusión garantizan que trabajes en equipos que te desafíen, apoyen e inspiren en un entorno colaborativo, de alto rendimiento y flexible

En Kueski adoptamos la diversidad en todas sus formas, promovemos sistemáticamente la equidad, y nos aseguramos de que todos se sientan incluidos con un sentido de pertenencia. Estamos comprometidos a la inclusión de todos los candidatos en nuestro proceso de selección de talento. Como parte de este compromiso, haremos lo que esté en nuestras manos para ajustar el formato de nuestro proceso de selección cuando así lo solicite un candidato. Si requieres algún ajuste en el formato del proceso, por favor comunícalo al equipo de Talent Acquisition.