Ver De Verdad
Ubicación : Culiacán
Área : Data & Analytics / Tecnología
Reporte : Dirección General / Dirección de Administración y Finanzas
Tipo : Tiempo completo
Objetivo del puesto
Diseñar, entrenar y desplegar modelos de IA / ML y soluciones de Inteligencia Artificial Generativa para elevar ventas, optimizar inventarios y mejorar la experiencia del cliente. Convertir datos en decisiones accionables para tiendas, zonas y corporativo.
Responsabilidades clave
- Modelado predictivo : pronóstico de ventas por plaza / sucursal / categoría; demanda de exámenes (nuevos vs. recurrentes), citas y no-show.
- Optimización de inventarios y resurtidos : niveles objetivo por categoría (económico, diseñador, premium), rotación, cobertura y alertas de faltantes.
- Precios y promociones : análisis de elasticidad, medición de lift, pruebas A / B, recomendaciones por segmento y calendario promocional.
- GenAI aplicada al negocio :
- Asistentes (texto / voz) para atención y ventas; prompts, RAG, embeddings y evaluación.
- Generación de copys y piezas base para campañas (redes / WhatsApp / radio) con control de calidad.
- Marketing analytics : atribución, ROAS, cohortes, funnels de exámenes y efectividad de SMS / medios.
- Ingeniería de datos : ETL / ELT desde SQL Server a BigQuery; limpieza, validación y versionado de datasets.
- MLOps : trazabilidad de experimentos (MLflow), empaquetado (Docker), orquestación (Airflow / Prefect) y despliegues.
- Visualización & reporting : dashboards ejecutivos (Looker Studio / Power BI / Streamlit / Dash) y paquetes de insights para Consejo y Dirección.
- Gobierno y calidad de datos : definiciones de métricas, documentación y monitoreo de confiabilidad.
Requisitos
Formación : Ingeniería (Sistemas, Computación, Industrial), Matemáticas Aplicadas o afín.Experiencia : 3–5+ años en Data Science / ML (idealmente retail / omnicanal).Python avanzado : pandas, numpy, scikit-learn, XGBoost; nociones de PyTorch / TensorFlow.Entorno de trabajo : Jupyter / Google Colab; control de versiones con Git.GenAI : OpenAI / Anthropic, LangChain, RAG, embeddings, vector stores (FAISS / Pinecone), evaluación de prompts.SQL fuerte : consultas complejas, performance (SQL Server / BigQuery).Estadística aplicada y experimentación : A / B testing, intervalos, MAPE / SMAPE, causalidad básica.Comunicación : capacidad para sintetizar hallazgos y proponer acciones claras.Deseable (no excluyente)
GCP (Vertex AI, GCS) u otros clouds.OR-Tools / optimizadores para resurtido / abasto.Looker Studio / Power BI, Plotly / Matplotlib.Integraciones con WhatsApp Business / UltraMSG, Twilio, o agentes de voz.Buenas prácticas de CI / CD y observabilidad (logging / alertas).Indicadores de éxito a 90 días
1. Pronóstico de ventas por plaza / categoría con MAPE ≤ 15% y actualización diaria.
2. Motor de resurtido con lista priorizada por sucursal y cobertura objetivo.
3. MVP GenAI con RAG para información de sucursales / promociones y respuestas consistentes.
4. Tablero ejecutivo (ventas, exámenes, margen, inventario) disponible para Dirección y Consejo.
Lo que ofrecemos
Compensación competitiva y esquema híbrido.Equipo de trabajo y presupuesto de nube / herramientas.Ambientes de datos reales de alto volumen y retos de negocio concretos.Oportunidad de crecer e incidir directamente en decisiones comerciales.Cómo postular
Envía tu CV, GitHub / portafolio y una breve nota sobre tu proyecto de IA / ML más relevante a : hmg@verdeverdad.com con asunto : Científico de Datos – IA / ML & GenAI.