Data Scientist — Híbrido - CDMX, Guadalajara o Monterrey — Consultoría Tech - Python, GCP,

Descripción del puesto

Sobre la vacante

PyramidCI busca un Data Scientist con experiencia en estadística y análisis de datos para unirse a su equipo en modalidad híbrida (2 días por semana en oficina). La posición está disponible en Ciudad de México, Guadalajara o Monterrey.

Requisitos principales:

• Fuerte background en estadística y análisis de datos
• Dominio avanzado de Python para ciencia de datos
• Experiencia con GCP, Vertex AI, BigQuery y PySpark para procesamiento y modelado avanzado
• Habilidad para comunicarse efectivamente con stakeholders técnicos y no técnicos
• Inglés avanzado obligatorio
• Prestaciones superiores a las de ley

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es una oportunidad para trabajar en una consultoría tech donde podrás aplicar tus habilidades en estadística avanzada y machine learning en proyectos de alto impacto. PyramidCI te ofrece la posibilidad de desarrollar soluciones de datos escalables usando las herramientas más modernas de Google Cloud Platform, trabajando con equipos multidisciplinarios y clientes de diversos sectores. Es el lugar ideal para crecer como científico de datos mientras construyes experiencia en Vertex AI y BigQuery en un entorno profesional.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Python avanzado para ciencia de datos (pandas, NumPy, scikit-learn)
• Estadística inferencial y diseño experimental
• GCP con enfoque en Vertex AI y BigQuery
• PySpark para procesamiento de datos a gran escala
• Storytelling con datos para presentar insights a stakeholders
• Inglés técnico y de negocios a nivel avanzado

Tips prácticos para este puesto

• Prepara tu portafolio con proyectos que muestren tu flujo completo: desde limpieza de datos hasta implementación de modelos en producción
• Domina los casos de uso de Vertex AI: desde AutoML hasta pipelines personalizados
• Practica SQL avanzado para BigQuery - es fundamental para extraer y transformar datos eficientemente
• Prepara ejemplos concretos de cómo has comunicado hallazgos complejos a audiencias no técnicas
• Refuerza tu inglés técnico con vocabulario específico de data science y cloud computing

Recursos recomendados

• Cursos: Google Cloud Skills Boost para certificaciones en Data Engineering y Machine Learning
• Documentación: Vertex AI Documentation y BigQuery Best Practices
• Influencers: Cassie Kozyrkov (Chief Decision Scientist en Google), Andrew Ng
• Herramientas: Jupyter Notebooks, VS Code con extensiones de Python, Looker Studio para visualizaciones
• Comunidades: Kaggle, Towards Data Science, r/datascience

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

1. "Describe un proyecto donde hayas usado machine learning para resolver un problema de negocio" *Tip:* Usa la estructura STAR (Situación, Tarea, Acción, Resultado) y enfatiza el impacto medible en KPIs de negocio.

2. "¿Cómo optimizarías un modelo que tiene overfitting en Vertex AI?" *Tip:* Menciona técnicas específicas de regularización, cross-validation, y cómo usarías las herramientas de Vertex AI para monitoreo y ajuste.

3. "Explica cómo diseñarías un experimento A/B test para una nueva feature" *Tip:* Demuestra tu conocimiento de estadística hablando de tamaño de muestra, randomización, hipótesis nula/alternativa, y métricas de evaluación.

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Junior | $1,800 - $2,500 | | Mid | $2,500 - $3,800 | | Senior | $3,800 - $5,500 |

*Nota: Varía según país, empresa, modalidad (remoto internacional paga más) y tecnologías específicas. Empresas de USA/EU pagando en LATAM suelen ofrecer 30-50% más. Para posiciones con GCP y Vertex AI en consultorías, los rangos pueden ser 15-20% superiores.*

Red flags a considerar

1. Falta de claridad en los proyectos *Qué preguntar:* "¿Podría describir un proyecto típico del equipo y cómo miden su éxito?" Si la respuesta es vaga o no menciona métricas concretas, puede indicar falta de estructura.

2. Infraestructura de datos desorganizada *Qué investigar:* Pregunta sobre sus prácticas de data governance, calidad de datos y documentación. Si mencionan muchos "datos sucios" o falta de pipelines automatizados, podría significar trabajo manual excesivo.

3. Expectativas poco realistas sobre IA/ML *Señal de advertencia:* Si hablan de "magia con IA" sin entender los fundamentos de datos o mencionan plazos imposibles para proyectos complejos. Pregunta sobre sus mayores aprendizajes de proyectos anteriores fallidos para medir su madurez en data science.