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Data Scientist

Role overview

Qualifications

  • Advanced mastery of Python as the primary development language
  • Solid knowledge of data science and ML libraries: Scikit-Learn, XGBoost, LightGBM, Pandas
  • More than 5 years in data science, statistical analysis, or applied research roles

Responsibilities

  • Frame complex problems as modeling problems and execute rigorous research cycles
  • Deliver reproducible solutions that can be integrated by engineering teams
  • Collaborate closely with the ML Engineering team and adhere to software engineering standards

About the company

Stefanini LATAM logo

Stefanini LATAM

Digital Transformation Consulting

Somos una multinacional brasileña que actúa en el sector de servicios en tecnologías de la información. Con un soporte en más de 30 idiomas, somos la 5ª empresa más internacionalizada, según la Fundación Dom Cabral, actuamos en más de 40 países y nos posicionamos entre las 100 mayores empresas de TI del mundo (BBC News). Ofrecemos procesos de transformación digital, servicios en Consultoría, Integración, Desarrollo de Soluciones, BPO, Outsourcing para Aplicaciones e Infraestructura, entre otras soluciones. Síguenos también en: https://www.instagram.com/stefaninilatam/ https://x.com/stefaninilatam https://www.youtube.com/c/StefaniniGlobal

Company details

Company typeLarge
IndustryDigital Transformation Consulting
Company size10001

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Job description

JOB DESCRIPTION


¡Sé parte de Stefanini!​

En Stefanini somos más de 30.000 genios, conectados desde 41 países, haciendo lo que les apasiona y co-creando un futuro mejor.​


RESPONSIBILITIES AND ASSIGNMENTS


Profile Request: Senior Data Scientist

Data Science MX | Walmart Global Tech

Role Description

We are looking for a Senior Data Scientist with a solid statistical background and

practical experience in data science projects in business environments. The

candidate must be able to frame complex problems as modeling problems,

execute rigorous research cycles, and deliver reproducible solutions that can be

integrated by engineering teams.

This role operates in close collaboration with an ML Engineering team. The

candidate is expected to have clear judgment about their responsibilities within

that ecosystem and the discipline to work with software engineering standards,

not just analysis standards.


REQUIREMENTS AND QUALIFICATIONS


Technical Fundamentals

Advanced mastery of Python as the primary and sole development language.

Solid knowledge of data science and ML libraries: Scikit-Learn , XGBoost ,

LightGBM , Pandas , Polars , Statsmodels , SciPy .

Experience with deep learning models ( TensorFlow or PyTorch ) when the

problem justifies it.

Ability to work with data at scale: advanced SQL, PySpark for exploration

and transformation.

Access to and handling of data in cloud environments (GCS, Azure Blob

Storage).

Statistical Rigor

Experimental design and hypothesis testing applied to business problems.

Understanding of causality: not just correlation but the ability to distinguish and apply appropriate techniques.

Robust model validation: beyond accuracy, business metrics, bias analysis, and

subgroup behavior.

Development Discipline

Professional use of Git as part of the usual workflow, not as a formality at

delivery time.

Organized and modular Python code: the candidate must produce deliverable

code, not just exploration notebooks.

Familiarity with experiment tracking tools (MLflow or equivalent) for

experiment traceability.

Ability to document models in a structured way: what it solves, with what data,

with what limitations.

Experience working under team standards: secure credential handling, data

versioning, project structure.

Judgment on AI

Responsible use of generative AI tools as assistants: with the critical ability to

review and validate what they produce.

Judgment to evaluate when agent systems or LLMs are the right tool and when

they are not.


ADDITIONAL INFORMATION


Recommended Experience

More than 5 years in data science, statistical analysis, or applied research roles.

Documentable end-to-end projects: from problem definition to delivery of a

validated model.

Experience working with engineering teams (ML Engineers, Data Engineers) in

agile environments.

Work history in real code repositories (a shareable portfolio will be valued).

Academic Background

Master’s or Doctoral degree in: Mathematics, Statistics, Actuarial Science,

Physics, Computer Science, or related fields.

Experience in academic or applied research is a differentiator.

Notes for the Search

The selection process includes a practical technical evaluation and review

of the candidate’s previous work.

Reasoning ability and judgment will be valued over code production speed.

We are not looking for profiles who use tools without understanding them: we

are looking for candidates who can justify their technical and statistical

decisions.

The candidate will work under engineering standards defined by the team —

willingness and ability to adopt them from the start of any project is expected.


Creer para co-crear


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Marcus Rivera

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