Data Scientist IA Senior con sólida experiencia en análisis avanzado de datos, Machine Learning, Deep Learning e Inteligencia Artificial Generativa, capaz de diseñar, desarrollar e implementar soluciones basadas en IA que generen impacto en el negocio. Será responsable de transformar grandes volúmenes de datos en modelos predictivos y prescriptivos, liderar iniciativas de IA y colaborar con equipos multidisciplinarios para impulsar la innovación tecnológica.

📍Ubicación: La posición corresponde a un cliente ubicado en Honduras y se ofrece bajo modalidad 100% remota. Se considerarán candidatos radicados en cualquier país de Latinoamérica.

Responsabilidad

• Diseñar, desarrollar y desplegar modelos de Machine Learning y Deep Learning en ambientes productivos.
• Construir soluciones de Inteligencia Artificial Generativa utilizando LLMs (GPT, Claude, Gemini, Llama, entre otros).
• Desarrollar pipelines de datos escalables para entrenamiento, inferencia y monitoreo de modelos.
• Implementar técnicas avanzadas de procesamiento de lenguaje natural (NLP), visión computacional y sistemas de recomendación.
• Analizar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados para identificar patrones, tendencias y oportunidades.
• Evaluar y optimizar el rendimiento de modelos mediante métricas de negocio y técnicas de MLOps.
• Integrar soluciones de IA con aplicaciones empresariales mediante APIs y plataformas cloud.
• Liderar iniciativas de investigación aplicada y pruebas de concepto (PoC) relacionadas con IA.
• Colaborar con equipos de Data Engineering, Software Engineering, Producto y Negocio.
• Mantenerse actualizado sobre tendencias, frameworks y avances en Inteligencia Artificial.

• Más de 8 años de experiencia en Data Science y Machine Learning.
• Al menos 3 años desarrollando soluciones de Inteligencia Artificial Generativa.
• Experiencia liderando proyectos end-to-end desde la exploración de datos hasta la puesta en producción.
• Participación en proyectos de analítica avanzada, predicción, clasificación, segmentación y automatización.
• Ownership de arquitectura de datos/IA (estándares, decisiones, roadmap técnico).
• Data quality/observabilidad, governance, seguridad (PII), costos.
• Mentoring / liderazgo técnico transversal.
• Experiencia “operando” en prod (SLA, incidentes, monitoreo, performance).