CIENTIFICO DE DATOS

Coppel Enterprise

Ciudad de México

Presencial

MXN 360.000 - 600.000

Jornada completa

14 días+

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Descripción de la vacante

Coppel Enterprise busca un Científico de Datos semi-senior para aplicar análisis de datos y machine learning, apoyando decisiones estratégicas del negocio. Colaborarás con equipos multidisciplinarios, identificarás patrones y optimizarás procesos para mejorar el rendimiento organizacional mediante modelado avanzado y visualización.

Se requerirá experiencia en proyectos analíticos orientados a resultados, manejo de bases de datos, SQL y herramientas de automatización/low-code.

Formación

Bajo esbozo de análisis de datos y generación de insights accionables.
Experiencia en proyectos analíticos orientados a resultados con impacto medible.
Conocimiento práctico de bases de datos y SQL básico o intermedio.
Capacidad de interactuar con áreas no técnicas y traducir necesidades en soluciones de datos.
Uso de herramientas de automatización o plataformas de análisis low-code/no-code (Alteryx, Power Query, AutoML, Excel avanzado).
Conocimientos en EDA y fundamentos de ML: modelos supervisados (regresión, clasificación).

Responsabilidades

Desarrollar modelos predictivos para resolver problemas del negocio.
Analizar y transformar datos para generar insights.
Colaborar con equipos de negocio para entender necesidades y traducirlas en soluciones de datos.
Comunicar resultados de forma clara para públicos no técnicos.
Automatizar procesos de análisis y optimizar flujos de trabajo.
Mentorizar a datos especialistas y promover mejores prácticas.

Conocimientos

Análisis de datos

Aprendizaje automático

SQL básico

Comunicación de insights

Educación

Licenciatura en Informática/Actuaría/Sistemas Computacionales/Matemáticas/Ingeniería Industrial

Herramientas

Power BI

Tableau

Google Data Studio

Excel avanzado

Power Query

Alteryx

AutoML

DataRobot

Azure ML Studio

Descripción del empleo

El Científico de Datos tiene como objetivo aplicar su experiencia en análisis de datos y machine learning para proporcionar soluciones analíticas que apoyen las decisiones estratégicas del negocio. Utilizando técnicas avanzadas de modelado, exploración de datos y visualización, trabaja de manera colaborativa con equipos multidisciplinarios para identificar patrones, optimizar procesos y mejorar el rendimiento organizacional. Además, se enfoca en mejorar la eficiencia de los modelos predictivos, automatizar flujos de trabajo y contribuir al desarrollo de soluciones escalables.

-Desarrollar modelos predictivos para resolver problemas específicos del negocio.

-Analizar y transformar datos para generar insights valiosos que apoyen decisiones estratégicas.

-Colaborar con equipos de negocio para entender necesidades y traducirlas en soluciones basadas en datos.

-Comunicar resultados de manera clara y comprensible para públicos no técnicos.

-Automatizar procesos de análisis y optimizar flujos de trabajo para mejorar la eficiencia.

-Aportar en la toma de decisiones a nivel organizacional a través de análisis de datos prácticos y efectivos.

Licenciatura en Informática/Actuaría/ Sistemas Computacionales/Matemáticas/ Ingeniería Industrial

Experiencia:

- 2 a 4 años de experiencia aplicando análisis de datos en contextos reales de negocio (ventas, marketing, operaciones, etc.).

- Participación en proyectos analíticos orientados a resultados, con impacto demostrado en procesos o decisiones.

- Experiencia trabajando con bases de datos y consultas SQL básicas o intermedias.

- Interacción directa con áreas no técnicas para entender necesidades del negocio y traducirlas en soluciones de datos.

- Conocimiento práctico en el uso de herramientas de automatización o plataformas de análisis low-code/no-code (por ejemplo, Alteryx, Power Query, AutoML, Excel avanzado).

Conocimientos en:

Técnicas de análisis exploratorio (EDA) y generación de insights accionables. Manejo de grandes volúmenes de datos con herramientas como Excel avanzado, SQL, o Power Query.

Dominio de herramientas como Power BI, Tableau o Google Data Studio.

Estadística aplicada al negocio: Métricas clave (media, desviación, correlación, segmentación).

Fundamentos de machine learning: Conocimiento general de modelos supervisados (regresión, clasificación).

Uso de herramientas como DataRobot, Azure ML Studio o AutoML para modelado asistido.

Herramientas:

Paquetería Office, SQL, R, Phyton, Julia, Scala, SPSS Stadistics, SPSS Modeler.

El Científico de Datos (Semi-Senior / Intermedio) tiene como objetivo aplicar su experiencia en análisis de datos y machine learning para proporcionar soluciones analíticas que apoyen las
decisiones estratégicas del negocio. Utilizando técnicas avanzadas de modelado, exploración de datos y visualización, trabaja de manera colaborativa con equipos multidisciplinarios para
identificar patrones, optimizar procesos y mejorar el rendimiento organizacional. Además, se enfoca en mejorar la eficiencia de los modelos predictivos, automatizar flujos de trabajo y contribuir
al desarrollo de soluciones escalables. Además asume la responsabilidad de guiar y mentorizar a los científicos de datos junior, fomentando su crecimiento y el cumplimiento de las mejores
prácticas dentro del equipo.
-Desarrollar modelos predictivos para resolver problemas específicos del negocio.
-Analizar y transformar datos para generar insights valiosos que apoyen decisiones estratégicas.
-Colaborar con equipos de negocio para entender necesidades y traducirlas en soluciones basadas en datos.
-Comunicar resultados de manera clara y comprensible para públicos no técnicos.
-Automatizar procesos de análisis y optimizar flujos de trabajo para mejorar la eficiencia.
-Aportar en la toma de decisiones a nivel organizacional a través de análisis de datos prácticos y efectivos.
-Mentorizar a perfiles de especialista de datos, promoviendo las mejores prácticas en análisis y modelado.

Información de puesto