Data scientist

Publicado en CazViden Nicolas

Buscamos Científico de Datos en Naucalpan. Únete a Nicolas, posición tiempo completo presencial con oportunidades de crecimiento. ¡Aplica hoy!

Verificado por CazVidhace 4 añosCierra pronto: 15 jun 2026

Salario

$30,000 - $45,000 por mes

Ubicación

Naucalpan de Juárez, México, Mexico

Tipo de empleo

Tiempo completo

Modalidad

No especificado

Data scientist

$30,000 - $45,000 por mes

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Descripción del empleo

En Nicolas, una plataforma innovadora creada para ser una red interconectada, buscamos un Científico de Datos con dominio fluido del inglés para unirse a nuestro equipo en Naucalpan de Juárez, México. Esta posición es tiempo completo y presencial, ideal para profesionales que desean impulsar su carrera en ciencia de datos y análisis avanzado dentro de un entorno dinámico y colaborativo. Responsabilidades incluyen desarrollar modelos estadísticos, analizar grandes volúmenes de datos, colaborar con equipos multidisciplinarios, implementar pipelines de datos, visualizar resultados, optimizar procesos, monitorear modelos y investigar nuevas técnicas. Requerimos título universitario, experiencia mínima de 2 años, dominio de inglés, conocimiento avanzado en Python, R, SQL y Big Data, habilidades en visualización y comunicación. Ofrecemos seguro médico, vacaciones pagadas, plan de jubilación, capacitación y ambiente innovador.

Preguntas frecuentes

  • ¿Es este trabajo presencial o remoto?

    Este puesto es presencial en Naucalpan de Juárez, México.

  • ¿Cuánto paga este puesto de Científico de Datos?

    El salario es de MXN 30,000 a 45,000 al mes.

  • ¿Qué experiencia necesito para aplicar?

    Se requiere un mínimo de 2 años de experiencia en ciencia de datos y análisis avanzado.

  • ¿Qué habilidades técnicas son necesarias?

    Necesitas conocimientos avanzados en Python, R, SQL, Big Data, además de habilidades en visualización y comunicación.

  • ¿Qué responsabilidades tendré en este puesto?

    Tus tareas incluyen desarrollar modelos estadísticos, analizar grandes volúmenes de datos, implementar pipelines, visualizar resultados y optimizar procesos.

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