Senior Data Scientist - GenAI & Experimentación

Sobre Spot2

Spot2 es el primer marketplace B2B en México especializado exclusivamente en el sector de bienes raíces comerciales e industriales. Como una Proptech de alto crecimiento, utilizamos tecnología de vanguardia e inteligencia artificial para conectar a marcas, desarrolladores y propietarios en un ecosistema digital eficiente. Nuestra plataforma permite a los usuarios encontrar el espacio ideal para su negocio de manera ágil y transparente, digitalizando un proceso que tradicionalmente era lento y burocrático. En Spot2, no solo listamos propiedades; revolucionamos y profesionalizamos el mercado inmobiliario en Latinoamérica, eliminando la informalidad mediante procesos claros, trazables y basados en datos que reducen significativamente los tiempos de vacancia.
El RolBuscamos un perfil 100% Builder / Individual Contributor. No es un puesto de "notebook scientist". Aquí combinarás ciencia de datos clásica y moderna con expertise práctico en IA generativa (LLMs, RAG y evaluación de agentes) aplicados a problemas reales. Diseñarás experimentos que shippean, producirás modelos que entran a producción y colaborarás con Engineering para integrarlos en el backend y agentes de IA.
Funciones y Responsabilidades:

• Análisis avanzado e Insights: Realizar EDA profundo, feature engineering y modelado estadístico sobre datos del marketplace (ClickHouse/GA4) y fuentes externas, además de construir herramientas de insights asistidas por LLM.
• Modelado Predictivo y Recomendación: Desarrollar y llevar a producción modelos de recomendación/ranking (two-tower, re-ranking), valoración automatizada (AVM), pricing dinámico, forecasting de rentas/ocupación (time-series) y scoring de inversión.
• IA Generativa y Agentes: Diseñar e iterar pipelines RAG y aplicaciones LLM para búsqueda semántica, procesamiento de documentos complejos (OCR, Visión) para la extracción estructurada de contratos legales, y evaluación de agentes internos (RAGAS, LLM-as-judge).
• Experimentación Rigurosa: Diseñar y analizar experimentos (A/B tests, quasi-experiments) y aplicar inferencia causal (DoubleML, DoWhy, uplift modeling) para medir el impacto real en el negocio.
• MLOps y Producción: Construir pipelines escalables de entrenamiento e inferencia, versionar modelos con MLflow (o equivalente) e implementar monitoreo en producción (drift y degradación).

Requisitos del Perfil

• Título universitario en Ingeniería, Matemáticas, Estadística, Física, Economía o carreras afines con componente cuantitativo (Maestría/PhD es un plus).
• Mínimo 5 años de experiencia profesional como Data Scientist o ML Engineer, con al menos 3 años demostrables desplegando sistemas de ML/AI a producción.
• Dominio experto de Python para DS/ML y SQL avanzado (ClickHouse, BigQuery, PostgreSQL).
• Experiencia práctica en Sistemas de recomendación, Forecasting, Inferencia Causal (DoWhy/EconML), MLOps (MLflow/Docker) y GenAI aplicada (RAG, LLMs y frameworks de evaluación).
• Excelentes habilidades de storytelling con datos en español e inglés profesional.

Cultura de alto impacto con autonomía real para proponer e implementar soluciones dentro de una PropTech.