Data Science (Toluca de Lerdo)

¡Construye con nosotros la nueva generación de tecnología financiera en México.

En Nexu estamos transformando la forma en que las personas acceden a financiamiento automotriz.

Ahora damos el siguiente paso con Nexu Labs, la integración estratégica de Producto + Tecnología + Data, para construir soluciones más inteligentes, escalables y potenciadas por IA.

En Nexu estamos buscando a alguien que se obsesione con la calidad de sus modelos, que entienda el impacto de sus líneas de código en el negocio y que no se quede solo en notebooks.

Si te apasiona la ciencia de datos aplicada y quieres trabajar con un equipo que valora el rigor técnico tanto como el impacto, esta es para ti.

Lo que harás

• Construir modelos y algoritmos que mejoran decisiones clave (riesgo, crédito, cobranza, growth).
• Escribir SQL sólido para preparar y validar datos.
• Programar en Python con buenas prácticas: OOP, documentación y testing automatizado.
• Diseñar pruebas y validaciones para asegurar que los modelos sean confiables antes y después de producción.
• Colaborar con Producto, Ingeniería y Comercial para resolver problemas reales con datos.
• Adoptar MLOps: versionado, monitoreo y pipelines reproducibles.
• 2-3 años como Data Scientist.
• Python fuerte (OOP + testing).
• Capacidad de explicar modelos a negocio.
• Deseable: MLOps, Docker, detección de anomalías.
• Experiencia en ML supervisado y no supervisado.
• Has trabajado con modelos generativos, embeddings o IA conversacional.
• Sabes implementar soluciones reproducibles, versionables y monitoreadas.
• Tienes experiencia diseñando soluciones en ambientes complejos o de misión crítica.

Incentivos

• Prestaciones superiores + días adicionales de descanso
• Políticas flexibles (matrimonio, maternidad, paternidad y más)
• Trabajo Híbrido 4x1
• Plan de crecimiento y aprendizaje continuo
• Contratación directa en nómina

Nuestra cultura

• Disfruten construir y cuestionar cómo hacer las cosas mejor.
• Tengan pasión por lo que hacen y orgullo por el código que ponen en producción.
• Sean curiosas por naturaleza y busquen entender el “por qué”, no solo el “cómo”.
• Estén en aprendizaje continuo, explorando nuevas tecnologías, enfoques y herramientas.
• Tengan mentalidad de crecimiento: feedback directo, mejora constante y ambición por elevar el estándar técnico.