255 Ofertas de Científico en Colombia

La Pontificia Universidad Javeriana Cali está en la búsqueda de un/a científico/a computacional para unirse al instituto de investigación en Ciencias ÓMICAS (iOMICAS). Buscamos un profesional con experiencia sólida en ciencias computacionales (biológicas, físico-químicas), análisis de datos masivos y aprendizaje automático.

Educación: Maestría en Ciencia Computacional (bioquímica, físico-química), Bioinformática, Ciencia de Datos, Matemáticas, Ciencias de la Computación o áreas afines. Deseable: Doctorado en alguna de las áreas mencionadas.

Experiencia y conocimientos: Dominio avanzado de lenguajes de programación como Python, R o MATLAB. Experiencia en entornos de computación de alto rendimiento (HPC). Familiaridad con bases de datos multi-ómicas biológicas y herramientas analíticas para conjuntos de datos masivos.

Requisitos adicionales: Conocimientos sólidos en estadística y modelos matemáticos. Experiencia en visualización de datos y comunicación de resultados. Gestión eficiente del tiempo y capacidad para contribuir a múltiples proyectos simultáneamente.

Contrato: fijo por 1 año, prorrogable por rendimiento.

Salario: A convenir

• Entry level

• Full-time

• Investigación, Análisis y Tecnología de la Información

• Educación Superior

Perfil Profesional

La Pontificia Universidad Javeriana Cali está en la búsqueda de un/a científico/a computacional, para unirse al instituto de investigación en Ciencias ÓMICAS (iOMICAS). Buscamos un profesional con experiencia sólida en ciencias computacionales (biológicas, físico-químicas), y análisis de datos masivos y aprendizaje automático.

• Maestría en Ciencia Computacional (bio-química, físico-química), Bioinformática, Ciencia de Datos, Matemáticas, Ciencias de la Computación o áreas afines. Deseable: Doctorado en alguna de las áreas mencionadas.

• Dominio avanzado de lenguajes de programación como Python, R o MATLAB.
• Experiencia en entornos de computación de alto rendimiento (HPC).
• Familiaridad con bases de datos multi-ómicas biológicas y herramientas analíticas para conjuntos de datos masivos.

• Conocimientos sólidos en estadística y modelos matemáticos.
• Experiencia en visualización de datos y comunicación de resultados.
• Gestión eficiente del tiempo y capacidad para contribuir a múltiples proyectos simultáneamente.

fijo por 1 año, prorrogable por rendimiento.

A convenir

Formación: Ingeniería, Matemáticas o Estadística.

Posgrado: Áreas afines a analítica avanzada.

Certificación: Inteligencia Artificial.

Experiencia:

• 2 años de experiencia profesional.
• 2 años en proyectos de Big Data, bases de datos, IA, modelos predictivos/prescriptivos.

Descripción: Diseña y entrena modelos de Inteligencia Artificial aplicados al análisis predictivo y prescriptivo, optimizando el uso de datos para la creación de valor estratégico en la organización.

REQUISITOS

Skills:

• Modelos predictivos y prescriptivos.
• Inteligencia Artificial y Machine Learning.
• Procesamiento y gestión de datos (Big Data).
• Estadística avanzada y programación.
• Requisitos: Certificación en Inteligencia Artificial, experiencia en proyectos de IA, Big Data y procesamiento de datos.
• Educación mínima: Profesional en Ingeniería, Matemáticas o Estadística con posgrado en áreas afines a analítica avanzada.

Resumen de Habilidades para Trabajar con Databricks y Groovy

Familiaridad con Databricks
:

• Comprender cómo utilizar la plataforma Databricks, incluyendo notebooks, clusters e integración con Apache Spark.

Programación en Groovy
:

• Conocimiento del lenguaje Groovy, incluyendo sintaxis, tipos de datos y manipulación de colecciones.
• Capacidad para usar Groovy para la automatización de tareas y scripts dentro del entorno Databricks.

Optimización y Algoritmos
:

• Familiaridad con algoritmos de optimización y cómo implementarlos en Groovy u otros lenguajes dentro del entorno Databricks.

Manipulación de Datos
:

• Habilidad para trabajar con grandes volúmenes de datos utilizando bibliotecas adecuadas en Groovy y también en Python/Scala.

SQL
:

• Competencia en SQL para realizar consultas en bases de datos, especialmente al trabajar con datos en Databricks.

Análisis de Datos
:

• Capacidad para analizar e interpretar datos relevantes para resolver problemas de optimización.

Comunicación
:

• Habilidades para comunicar resultados y análisis de forma clara y eficaz a diferentes partes interesadas.

Trabajo en Equipo
:

• Capacidad de colaborar con otros profesionales, como ingenieros de datos y científicos de datos.

Actualización Continua
:

• Disposición para aprender nuevas tecnologías y métodos, especialmente en relación con Databricks y el lenguaje Groovy.

Conclusión

Desarrollar habilidades en Databricks y Groovy te permitirá trabajar eficazmente en los proyectos del cliente y contribuir a la optimización y análisis de datos. El conocimiento en ambas áreas será fundamental para el éxito en tus actividades.

ROL:
Definir, asesorar, coordinar y/o ejecutar con visión integral las actividades del proyecto/servicio, desarrollando productos de complejidad avanzada, con calidad y de acuerdo a los tiempos asignados, a través de la correcta implementación de la solución

FORMACIÓN

• Profesional en Ingeniería, Estadística y/o Matemáticas con conocimiento EXPERTO en Machine Learning. Manejo de software R, Python, Scala. (Se requiere tarjeta profesional).
• Formación reciente asociada a implementación de IA/IA Generativa (LLM): certificaciones o cursos en Azure AI/Azure OpenAI (p. ej., AI‑102), Google Cloud Generative AI/Vertex AI, AWS Bedrock, Databricks Generative AI, Prompt Engineering, RAG y Responsible AI. Se valoran credenciales verificables (badges) y portafolio (GitHub/notebooks).
• Complementario: seguridad y gobierno de datos (PII/PHI, cumplimiento), metodologías ágiles (Scrum/Kanban) y buenas prácticas de MLOps/LLMOps.

EXPERIENCIA

• Mínima de 3 años implementando modelos analíticos.
• Experiencia demostrable en el ciclo end to end desde la exploración hasta la producción del modelo.
• Analizar e interpretar datos cualitativos y cuantitativos usando métodos estadísticos existentes.
• Amplia experiencia y alto nivel de conocimiento en ML (regresión logística, árboles de decisión, series de tiempo, clusterización, entre otros).
• Conocimiento en IA tales como:
• o NLP
• o Visión por computador
• o Entre otros
• Adicional (GenAI/LLM):
• Participación en proyectos con IA Generativa/LLM o, en su defecto, conocimiento comprobable (casos de uso, PoC/prototipos o entregables verificables).
• Diseño y evaluación de prompts; ajuste fino cuando aplique; evaluación de calidad (factualidad, seguridad, utilidad, toxicidad).
• Implementación de patrones como RAG, asistentes y búsqueda aumentada; integración con APIs y servicios cloud (Azure OpenAI/OpenAI API, Google Vertex AI, AWS Bedrock).
• Uso de búsqueda semántica y bases vectoriales (Pinecone, FAISS, Chroma, Azure AI Search/Elasticsearch).
• Desarrollo en Python/SQL; construcción de servicios (p. ej., FastAPI), contenedores (Docker), control de versiones (Git) y prácticas de MLOps/LLMOps (MLflow, Weights & Biases, evaluación continua, monitoreo de calidad, costos y latencia).

DESEABLE

• Servicios de ML e IA en alguna de las nubes (Azure, AWS, GCP).
• Implementación en producción de soluciones con LLM (RAG, asistentes, generación/síntesis de conocimiento) con guardrails, mitigación de alucinaciones y controles de privacidad/seguridad.
• Prácticas de LLMOps: datasets de evaluación, trazabilidad de prompts, monitoreo de calidad/costos/drift y A/B testing.
• Estudios/certificaciones recientes asociados a la implementación de IA/IA generativa.
• Contribuciones públicas: estudios de caso, publicaciones técnicas, charlas o proyectos open source.
• Inglés intermedio/avanzado para documentación técnica y coordinación con proveedores

Responsabilidades funcionales:

• Ejecución end-to-end de soluciones de datos/ML/GenAI: discovery, set-up, planeación, ejecución, validación, preparación final y liberación a producción.
• Diseñar y desarrollar modelos analíticos (regresión, árboles, series de tiempo, clustering, NLP, visión) y soluciones con LLM (RAG, asistentes, búsqueda semántica, chat interno), incluyendo diseño/evaluación de prompts y, cuando aplique, ajuste fino.
• Asegurar prácticas de ingeniería y MLOps/LLMOps: versionamiento, experiment tracking, evaluación continua, monitoreo de calidad/costos/latencia, observabilidad y documentación.
• Garantizar gobierno, seguridad y privacidad de datos; implementar guardrails y principios de Responsible AI.
• Resolver problemas complejos y proponer soluciones innovadoras; trabajar de forma autónoma.

Responsabilidades de gestión:

• Realizar levantamiento de requerimientos y definir la propuesta de solución; dimensionar esfuerzos en preventa según complejidad.
• Conducir workshops, priorizar backlog y alinear roadmap de valor.
• Generar casos de éxito, whitepapers y contribuir a la Base de Conocimientos (mejores prácticas, solución a errores).
• Impartir cursos/charlas y actuar como mentor de carrera.

Hibrido en Bogotá

Contrato a término indefinido + beneficios

Únete al mejor equipo de trabajo.

En Cinte Colombia nos encontramos en la búsqueda de Científico de Datos:

Profesional en Ingeniería de Sistemas, Informática, estadística, economía o áreas afines. Entre 4 a 5 años de experiencia como científico de datos.

• Realizar análisis exploratorio para identificar patrones, tendencias y anomalías.

• Aplicar técnicas de perfilamiento y calidad de datos.

• Modelado Estadístico y Predictivo

• Diseñar, entrenar y validar modelos de machine learning y estadística avanzada.

• Seleccionar algoritmos adecuados según el tipo de problema (clasificación, regresión, clustering, etc.).

• Generación de Insights y Visualización

• Traducir resultados analíticos en recomendaciones claras para áreas de negocio.

• Implementar pipelines de datos y modelos en producción usando herramientas como Azure ML, Databricks

Contrato: Obra Labor

Modalidad: Hibrido -Bogotá

Somos una compañía enfocada en el desarrollo de software, analítica avanzada, Big Data, DevSecOps y Agilísimo. Contamos con productos tanto propios como a la medida del cliente y actualmente nos encontramos en la búsqueda de Científico de Datos para que forme parte de nuestra familia de #xpertlovers.

Requisitos y Perfil

• Experiencia en ciencia de datos aplicada a cadenas de suministro (opcional).
• Especialización en infraestructura GCP: BigQuery, Vertex AI, Cloud Functions.
• Dominio de Python para integración y modelado.
• Capacidad para diseñar modelos predictivos y generativos (Gemini, Anthropic).
• Experiencia generando soluciones analíticas para logística y mercadeo.
• Habilidad para trabajar con grandes volúmenes de datos y crear pipelines eficientes.
• Conocimientos en:
• Cadenas de suministro: KPIs logísticos, optimización de procesos.
• SQL avanzado e integración de datos en entornos cloud.
• IA generativa aplicada a segmentación de clientes y predicción de comportamiento.
• Uso de modelos de lenguaje avanzados (Gemini, Anthropic) para clasificación y generación.

Detalles de la oferta

• Modalidad: Híbrido.
• Ubicación: Medellín.

Si deseas participar, envía tu hoja de vida con tu
aspiración salarial
a:

Al enviar tu solicitud para esta vacante, usted autoriza recopilar, almacenar y procesar sus datos personales para fines de selección y contratación. Estos datos se utilizarán únicamente para la gestión de la solicitud y se mantendrán confidenciales, conforme a la Ley 1581 de 2012.

En
XpertGroup
, somos una compañía enfocada en el desarrollo de software, analítica avanzada, Big Data, DevSecOps y metodologías ágiles. Contamos con productos propios y soluciones a la medida de nuestros clientes. Actualmente buscamos un
Científico de Datos
para unirse a nuestra familia de #DataLovers.

Responsabilidades principales

• Desarrollar, desplegar y mantener modelos de Machine Learning en producción de forma autónoma.
• Optimizar pipelines existentes para maximizar eficiencia y escalabilidad.
• Realizar data wrangling avanzado y consultas complejas en SQL.
• Implementar procesos de automatización (Airflow) y consumo de APIs.
• Interpretabilidad de modelos de ML y aplicación de técnicas de GenAI.
• Mentoría ocasional a perfiles Junior.

Perfil que buscamos

Requisitos:

• Profesional en Ciencia de Datos, Ingeniería de Sistemas, Estadística o carreras afines (4 años de experiencia en adelante).
• Nivel de inglés
  Intermedio–Avanzado (B2–C1)
  .
• Experiencia demostrada en:
• Machine Learning clásico (regresión, clasificación).
• Evaluación de modelos y optimización de pipelines.
• Data wrangling avanzado.
• Despliegue de proyectos productivos en entornos reales.
• Conocimientos sólidos en:
• Python
  (Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, Statsmodels).
• SQL avanzado
  ,
  Databricks
  ,
  Apache Spark
  .
• Git, Docker (CI/CD)
  .
• Power BI / Tableau
  .
• Automatización con
  Airflow
  y uso de
  APIs
  .

Lo que ofrecemos

En
XpertGroup
, valoramos a nuestro talento y te brindamos:

• Contrato a término indefinido: Estabilidad laboral.
• Modalidad (remota/híbrida/presencial, según corresponda).
• Equipo innovador y colaborativo: Crece junto a profesionales apasionados por los datos.
• Oportunidades de aprendizaje y crecimiento profesional: Impulsamos tu desarrollo en ciencia de datos y tecnologías emergentes.

¿Quieres unirte?

Puedes enviarnos tu hoja de vida y aspiración salarial al correo:

Al enviar tu solicitud, autorizas a
XpertGroup
a recopilar, almacenar y procesar tus datos personales para fines de selección y contratación, de acuerdo con la Ley 1581 de 2012.

Formación:
Ingeniería, Matemáticas o Estadística.

Posgrado:
Áreas afines a analítica avanzada.

Certificación:
Inteligencia Artificial.

Experiencia:

• 2 años de experiencia profesional.
• 2 años en proyectos de Big Data, bases de datos, IA, modelos predictivos/prescriptivos.

Descripción:
Diseña y entrena modelos de Inteligencia Artificial aplicados al análisis predictivo y prescriptivo, optimizando el uso de datos para la creación de valor estratégico en la organización.

Skills:

• Modelos predictivos y prescriptivos.
• Inteligencia Artificial y Machine Learning.
• Procesamiento y gestión de datos (Big Data).
• Estadística avanzada y programación.
• Requisitos:
  Certificación en Inteligencia Artificial, experiencia en proyectos de IA, Big Data y procesamiento de datos.
• Educación mínima:
  Profesional en Ingeniería, Matemáticas o Estadística con posgrado en áreas afines a analítica avanzada.