Especialista en Modelos de Optimización y Ciencia de Datos

Acerca del trabajo

El Especialista en Modelos, particularmente de Optimización y Ciencia de Datos en Bip se encarga de diseñar, implementar y poner en operación soluciones analíticas para resolver problemas reales de negocio mediante herramientas avanzadas de programación matemática y aprendizaje automático. Este rol requiere una combinación única de habilidades técnicas, pensamiento estratégico y orientación a resultados.

Los proyectos en los que participarás involucran la construcción de modelos de optimización complejos con múltiples variables y restricciones operativas, tanto en contextos logísticos como industriales. Además, deberás colaborar con equipos multidisciplinarios para traducir procesos reales en estructuras matemáticas resolubles, integrar los modelos con flujos de datos y contribuir a su despliegue y monitoreo.

Entre los desafíos habituales se encuentran: planificación logística con múltiples restricciones (capacidad, inventario, clima, contratos), ruteo óptimo de vehículos, planificación de producción, estimaciones predictivas, control de calidad de procesos y detección automatizada mediante visión por computadora.

Buscamos a una persona que tenga experiencia demostrada en modelamiento matemático, dominio técnico riguroso, capacidad de autonomía, y que disfrute convertir problemas complejos en soluciones eficientes y funcionales.

¿Te unirás a nuestro equipo?

Requisitos esenciales:

• Máster en Ingeniería, Matemáticas Aplicadas, Estadística, Ciencias de la Computación o disciplinas STEM afines.
• Mínimo 2 años de experiencia comprobada en el desarrollo y resolución de modelos de optimización matemática (LP, MILP, MINLP, etc).
• Conocimiento avanzado en herramientas de modelado como Pyomo, PuLP, Gurobi u otras equivalentes.
• Conocimiento de librerías para modelos ML como Scikit-learn, Stastmodels, Tensorflow, Pytorch, etc.
• Dominio de Python aplicado a modelado matemático, análisis de datos y automatización de procesos.
• Capacidad para estructurar y formalizar problemas reales como modelos computacionales robustos.
• Conocimiento en formulación y evaluación de funciones objetivo y restricciones técnicas complejas.
• Conocimientos en ciencia de datos y machine learning para estimación y clasificación de variables técnicas.
• Experiencia elaboración de documentación técnica de modelos y comunicación de resultados.
• Habilidad para trabajar con equipos funcionales y técnicos en contextos multidisciplinarios.
• Nivel profesional de español e inglés (oral y escrito).

Será valorado:

• Experiencia práctica en sectores como energía, industria, medio ambiente, transporte o producción.
• Experiencia en la implementación de modelos en proyectos reales: desde su construcción hasta su puesta en operación.
• Familiaridad con sistemas de gestión de datos estructurados y no estructurados.
• Conocimientos en el uso de plataformas cloud (Azure, AWS, GCP) para almacenamiento, inferencia o despliegue.
• Muy valorable la experiencia en la adopción de arquitecturas Cloud-Native en Azure para garantizar que los modelos sean reproducibles, escalables y gobernables, integrando las mejores prácticas de MLOps y DataOps..
• Capacidad para generar soluciones explicables, auditables y con criterios de trazabilidad técnica.
• Familiaridad con buenas prácticas de desarrollo (versionado, testing, documentación de código).
• Conocimiento de prácticas de Versionado de modelos y datasets con MLflow o el Model Registry de Azure ML

Habilidades blandas:

• Pensamiento estructurado, crítico y orientado a la solución.
• Autonomía y capacidad de liderar técnicamente iniciativas desde cero.
• Claridad en la comunicación de soluciones técnicas a públicos diversos.
• Actitud colaborativa, compromiso con los plazos y calidad en la ejecución.

Bip Iberia, en compromiso y coherencia con la Ley Integral para la Igualdad de Trato y la No discriminación tiene abiertas todas las posiciones de búsqueda de perfiles a todas aquellas personas que estén debidamente cualificadas para cubrir la vacante, independientemente de su edad, discapacidad, género, orientación sexual o política, raza o creencia.

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