Buscamos Data Scientist freelance (con Data Engineering) Es esencial asegurarse de que cumple con los requisitos como solicitante para este puesto; por favor, lea atentamente la información a continuación. El reto: construir el núcleo de dato e inteligencia de una plataforma que convierte las interacciones de campo de las redes de ventas farmacéuticas (notas de voz, visitas, resultados) en recomendaciones accionables. Los modelos propios son el moat del producto. Lo significativo Freelance + contratación Full time Remoto Qué harás Diseñar, entrenar y poner en producción los modelos núcleo: scoring de clientes, segmentación, clasificación de NLP sobre notas de voz, predicción de valor y detección de patrones de efectividad Construir y mantener el ciclo de vida del dato de punta a punta (ingesta, transformación, calidad, versionado y almacenamiento) junto al arquitecto empresarial Definir cómo la salida de los modelos se integra en el orquestador que alimenta al LLM,



garantizando salidas deterministas y accionables Generar el dataset sintético inicial a partir del conocimiento de negocio del equipo fundador y dejar preparada la ingesta del dato real del primer cliente Establecer buenas prácticas de MLOps: reentrenamiento, monitorización, reproducibilidad y explicabilidad Qué necesitamos sí o sí Experiencia sólida como data scientist con modelos en producción (no solo pruebas de concepto) ML clásico y deep learning, y NLP aplicado a texto y voz Capacidad real de data engineering: pipelines, ETL, modelado y almacenamiento, y entornos cloud (Azure o AWS) Buenas prácticas de ingeniería de software y MLOps; Python Criterio claro sobre cuándo usar ML/DL frente a un LLM: el análisis, el scoring y la detección de patrones viven en el ML; el xqbhyrx LLM traduce a lenguaje natural Autonomía y mentalidad de startup: construir de cero y traducir negocio en solución técnica Suma puntos Experiencia en sector farmacéutico o con datos comerciales / CRM Segmentación dinámica asistida por

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