Cientifico De Datos - Subdirector De Modelos Ia

Puesto: CIENTIFICO DE DATOS - SUBDIRECTOR DE MODELOS IA
Location: Ciudad Nezahualcoyotl

CIENTIFICO DE DATOS  Subdirector de Modelos de Inteligencia Artificial
En Banorte buscamos talento único, fuerte y extraordinario, que impulse la transformación e innovación del país, convirtiéndonos en un gran aliado para crecer fuerte con México.

Estamos convencidos que la combinación de solidaridad, innovación, respeto, lealtad y responsabilidad es la fórmula perfecta para ser el mejor equipo del sector financiero.

Objetivo del puesto:  Liderar el desarrollo y evolución de soluciones de Inteligencia Artificial aplicadas al negocio, transformando necesidades estratégicas en modelos, motores de decisión y capacidades inteligentes que generen valor medible para la organización.

Cada día te encontrarás ante  nuevos e interesantes retos  dentro de tu puesto, en los cuales serás responsable de:

Liderar el diseño, desarrollo y evolución de modelos de Machine Learning, Inteligencia Artificial Generativa y soluciones basadas en IA Agentica, asegurando que las capacidades analíticas de la organización se traduzcan en mejoras tangibles para el negocio.
Será responsable de transformar necesidades estratégicas y operativas en productos de Inteligencia Artificial que generen valor medible, impulsando la construcción de modelos, motores de decisión y capacidades inteligentes que permitan mejorar ingresos, rentabilidad, experiencia de cliente, productividad y eficiencia operativa.
Actuará como principal referente de Inteligencia Artificial Aplicada dentro de la Dirección, asegurando que las capacidades de Machine Learning, IA Generativa e IA Agéntica se traduzcan en soluciones de alto impacto para el negocio.

Formación académica:  Licenciatura en Actuaría, Matemáticas, Estadística, Física, Ciencias Computacionales, Ciencia de Datos.
Deseable:  Maestría en Inteligencia Artificial, Machine Learning, Ciencia de Datos o Matemáticas Aplicadas.
Doctorado en áreas relacionadas con IA, Matemáticas, Estadística o Computación.

Años de experiencia:  Entre 6 y 10 años
Áreas de experiencia
Ciencia de Datos, Machine Learning o Inteligencia Artificial.
Experiencia liderando iniciativas de modelado avanzado y equipos analíticos.
Experiencia desarrollando modelos predictivos en ambientes productivos.
Experiencia en Deep Learning y Large Language Models.
Experiencia desarrollando soluciones basadas en IA Generativa.
Experiencia en Fine-Tuning, RAG y evaluación de modelos fundacionales.
Experiencia diseñando soluciones híbridas que integren Machine Learning, IA Generativa y Sistemas Agénticos.
Experiencia en plataformas cloud (GCP, AWS o Azure).
Experiencia colaborando con áreas de negocio para identificar oportunidades y construir casos de uso de alto impacto.
Deseable experiencia en banca, seguros, servicios financieros o industrias altamente reguladas.
Modelado Analítico y Machine Learning:  Modelos supervisados y no supervisados, Ensemble Methods, Feature Engineering, Explainability (SHAP, LIME o equivalentes), Optimización y evaluación de modelos.
Inteligencia Artificial Generativa:  LLMs, Prompt Engineering, Fine-Tuning, RAG, Embeddings, Evaluación y benchmarking de modelos.
IA Agentica:  Diseño de agentes especializados, Tool Calling, Sistemas multiagente, Integración de modelos predictivos dentro de arquitecturas agenticas, Evaluación y monitoreo de agentes.
Tecnologías:  Python, SQL, Git, Tensor Flow o PyTorch, Vertex AI, AWS Sage Maker o Azure ML.

Liderar el diseño y desarrollo de modelos predictivos, soluciones generativas y sistemas inteligentes.
Impulsar la construcción de motores de decisión y productos analíticos que mejoren ingresos, eficiencia, experiencia de cliente o rentabilidad.
Evaluar y adoptar nuevas tecnologías de IA con potencial de aplicación al negocio.

Diseñar y evolucionar productos analíticos y capacidades de IA con impacto directo en indicadores de negocio.
Traducir retos de negocio en soluciones basadas en Machine Learning, IA Generativa y Sistemas Agénticos.
Definir estándares de desarrollo, validación y evaluación de modelos.
Desarrollar capacidades técnicas dentro del equipo y promover mejores prácticas de modelado e innovación aplicada.

Medir y comunicar el impacto de los modelos mediante indicadores de negocio.
Idiomas:
Inglés
Disponibilidad para viajar:  No
Por ello no discriminamos por edad, origen étnico, nacionalidad, género, orientación sexual, estado civil, condición social, estado de salud, creencias religiosas, doctrina política o discapacidad.