Mexique
Concesionaria Vuela Compañía de Aviación S.A.P.I
Zifo
Data Scientist - IA / ML Sciences de la Vie
À distanceMexique
Ciudad de México, Mexico
PythonPostgreSQLAWSDocker
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
Lieu, Mexico City, Mexique
Ce poste nécessitera une présence régulière (2-3 fois / semaine) dans nos bureaux de Mexico City,
Si vous partagez ces sentiments et êtes prêt(e) pour l'atypique, alors Zifo est votre vocation !
Zifo Mexico est un employeur garantissant l'égalité des chances, et nous valorisons la diversité au sein de notre entreprise. Nous ne faisons aucune discrimination fondée sur la race, la religion, la couleur, l'origine nationale, le sexe, l'orientation sexuelle, l'âge, l'état civil, le statut d'ancien combattant ou le statut de handicap.
Nous recherchons un Data Scientist possédant une solide expérience pratique dans l'application de machine learning, de la modélisation statistique et des techniques d'optimisation à des problèmes du monde réel — de préférence dans les domaines des sciences de la vie, de la pharmacie, de la biotechnologie ou de la fabrication réglementée.
Vous travaillerez directement avec les clients, intégré(e) à leurs équipes scientifiques et techniques, en gérant le cycle de vie complet de la livraison : de la compréhension du problème et de l'acquisition des données, à la modélisation et à la validation, jusqu'au déploiement et à la surveillance. Vous contribuerez également à la pratique interne d'IA/ML de Zifo, en aidant à façonner la manière dont nous livrons la science des données dans la région.
Il s'agit d'un poste d'expert individuel à fort impact, orienté client. Le/la candidat(e) idéal(e) combine la rigueur computationnelle avec les compétences en communication et en conseil nécessaires pour gagner la confiance des parties prenantes techniques et non techniques.
POUSSÉ PAR LA CURIOSITÉ, AXÉ SUR LA SCIENCE, CONSTRUIT PAR LES EMPLOYÉS.
Ce que vous ferez
- Développement de modèles : Concevoir, entraîner et ajuster des modèles de machine learning (supervisés et non supervisés) et des algorithmes statistiques pour résoudre les défis clients — y compris la détection d'anomalies, l'optimisation des processus, la planification par lots et le contrôle qualité.
- Optimisation : Appliquer l'optimisation sous contraintes, les méthodes combinatoires et les simulations Monte Carlo à des problèmes opérationnels et de fabrication complexes.
- Analyse de données : Collecter, nettoyer et analyser des ensembles de données volumineux, complexes et souvent non structurés ; traduire les résultats en informations claires et exploitables pour les parties prenantes clientes.
- Modélisation statistique : Appliquer des techniques statistiques, y compris la conception expérimentale bayésienne, l'ingénierie des caractéristiques et la quantification de l'incertitude aux données scientifiques et d'ingénierie.
- Surveillance et alertes : Mettre en œuvre une surveillance en temps réel des flux de données et des journaux système ; ajuster les seuils de détection pour minimiser les faux positifs et détecter les signaux significatifs.
- Collaboration interfonctionnelle : Collaborer avec des ingénieurs de données, des ingénieurs logiciels, des scientifiques et des parties prenantes commerciales tout au long du cycle de vie du projet — de la définition du périmètre au déploiement.
- Intégration de l'IA générative : Explorer et appliquer les capacités de l'IA générative pour accélérer l'expérimentation, améliorer les flux de travail de modélisation et générer des gains d'efficacité pour les clients.
- Bonnes pratiques : Promouvoir les bonnes pratiques en matière de développement logiciel et de science des données : reproductibilité, contrôle de version, documentation et conception de solutions évolutives.
- Communication : Communiquer clairement des résultats analytiques complexes — par écrit et en réunion — à des publics techniques et non techniques, y compris la direction du client.
Prérequis
- Expérience dans les secteurs des sciences de la vie, de la pharmacie, de la biotechnologie ou de la fabrication réglementée.
- Expérience pratique avérée dans la réalisation de projets de science des données de bout en bout, dans un cadre industriel ou de conseil — pas seulement académique ou de recherche.
- Excellente maîtrise de Python et de la pile de science des données : Jupyter, Pandas, scikit-learn et bibliothèques ML pertinentes.
- Solides connaissances en statistiques et en machine learning : développement, validation et interprétation de modèles.
- Expérience dans l'analyse de grands ensembles de données complexes ou non structurés et dans la communication efficace des informations.
- Familiarité avec les bonnes pratiques de développement logiciel : Git, Docker, plateformes cloud (AWS de préférence), et bases de données relationnelles (par ex., PostgreSQL).
- Solides compétences en communication en anglais et en espagnol (écrit et oral) ; capacité à travailler efficacement avec des équipes mondiales.
- Capacité à gérer plusieurs projets simultanément et à s'adapter dans un environnement dynamique axé sur le client.
Prérequis
- Connaissances en techniques d'optimisation (sous contraintes, combinatoires, convexes, discrètes).
- Expérience des méthodes bayésiennes et de la conception expérimentale.
- Familiarité avec les applications de détection d'anomalies, de surveillance de processus ou de contrôle qualité.
- Exposition à la bioinformatique ou aux pipelines de données scientifiques.
- Expérience pratique des outils d'IA générative et des flux de travail basés sur LLM.
- Diplôme avancé (Master ou Doctorat) dans un domaine quantitatif — statistiques, informatique, ingénierie, mathématiques ou domaine connexe. Une expérience professionnelle équivalente est également valorisée.
Notre culture est unique, où nous débattons, nous nous mettons au défi et interagissons avec tous de manière égale. Nous sommes un groupe curieux, caractérisé par notre passion d'apprendre et notre esprit d'équipe. Zifo est un fournisseur mondial de solutions R&D axé sur les industries pharmaceutique, biotechnologique, le contrôle qualité de fabrication, les dispositifs médicaux, les produits chimiques de spécialité et d'autres organisations basées sur la recherche. La connaissance scientifique et l'expertise technologique de notre équipe aident Zifo à mieux servir nos clients dans le monde entier, y compris 18 des 20 entreprises biopharmaceutiques du Top.
Nous recherchons des profils scientifiques – Biotechnologie, Technologie Pharmaceutique, Ingénierie Biomédicale, Microbiologie, etc. Nous possédons des connaissances scientifiques et techniques et portons des objectifs professionnels et personnels. Bien que nous ayons une politique de « portes ouvertes » pour promouvoir un accès libre, nous avons une porte d'entrée difficile à franchir. Nous recherchons avec un double objectif : la compétence technique et l'adaptabilité culturelle.
Nous offrons des avantages supérieurs à ceux prévus par la loi, une rémunération compétitive incluant des congés payés accumulés, et une prime de Noël substantielle.
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