Coordinación Data Science - PSC

Nestle SA; Ciudad de México; On-site; MXN 600,000 - 900,000; Full time

Job summary

Nestlé en la Ciudad de México busca un científico de datos para desarrollar e implementar soluciones digitales enfocadas en automatización, visualización, modelado y análisis de datos, con especial foco en mejorar el forecast de Demand Planning y acelerar decisiones de negocio.

Las principales tareas incluyen dashboards, automatización de procesos con SAS/Python/R/SQL, y uso de métodos estadísticos y ML para generar insights, comunicando resultados mediante storytelling a equipos de DSP, Supply

Qualifications

• Formación universitaria en áreas afines.
• Experiencia mínima de 2 años en data science o analítica.
• Conocimientos en Data Science, Analytics y estadística.
• Programación en SAS, R y Python.
• Manejo intermedio de SAS, Power BI y Python.
• Inglés avanzado para interacción con mercados y equipos.
• Habilidades de comunicación y storytelling para traducir análisis.

Responsibilities

• Desarrollo de dashboards y herramientas de visualización para identificar oportunidades y riesgos.
• Automatización de procesos con RPAs, scripts y aplicaciones (SAS, Python, R, SQL).
• Aplicar métodos estadísticos y ML para transformar datos en insights.
• Desarrollar modelos descriptivos, predictivos y prescriptivos para mejorar pronósticos.
• Analizar información y comunicar hallazgos con storytelling a DSP, Supply Planning y mercados.
• Presentar insights ejecutivos para facilitar decisiones.

Skills

Data visualization

Storytelling

Advanced English

Communication

Education

Actuaría

Matemáticas

Ciencia de Datos

Estadística

Economía

Tools

SAS

Python

R

SQL

Power BI

Job description

Resumen de posición: Desarrollar e implementar soluciones digitales enfocadas en la automatización, visualización, modelado y análisis de datos, que permitan acelerar la toma de decisiones ágiles y generar valor para el negocio, con especial foco en la mejora del forecast de Demand Planning.

Ubicación: Oficina Central

Inglés: Avanzado

Resumen de posición: Desarrollar e implementar soluciones digitales enfocadas en la automatización, visualización, modelado y análisis de datos, que permitan acelerar la toma de decisiones ágiles y generar valor para el negocio, con especial foco en la mejora del forecast de Demand Planning.

Las principales tareas del rol son:

• Desarrollo de herramientas de visualización: Diseñar e implementar dashboards y herramientas de visualización que permitan identificar oportunidades, riesgos y desviaciones en los procesos de DSP y Supply Planning.
• Automatización de procesos: Desarrollar RPAs, aplicaciones y scripts utilizando SAS, Python, R y SQL, con el objetivo de reducir los tiempos destinados a la construcción y procesamiento de información.
• Soporte a la toma de decisiones: Aplicar métodos matemáticos, estadísticos y de machine learning para transformar datos en información relevante que facilite decisiones ágiles y contribuya a resolver retos del negocio.
• Modelado y análisis de datos: Desarrollar modelos descriptivos, predictivos y prescriptivos que permitan identificar tendencias, anticipar escenarios y mejorar la precisión del pronóstico de demanda.
• Generación y comunicación de insights de negocio: Analizar información, realizar diagnósticos e identificar patrones, causas raíz, riesgos y oportunidades, transformando los resultados técnicos en recomendaciones claras y accionables.
• Comunicar los hallazgos mediante storytelling y presentaciones ejecutivas que faciliten la toma de decisiones con equipos de DSP, Supply Planning, mercados y áreas corporativas.

¿Qué te hará exitoso?

• Formación universitaria en Actuaría, Matemáticas, Matemáticas Aplicadas, Ciencia de Datos, Estadística, Economía, Negocios o áreas afines.
• Experiencia mínima de 2 años como científico/a de datos, analista de datos, analista de Business Intelligence, especialista de Machine Learning, consultor/a de análisis de datos o posiciones similares.
• Experiencia en Data Science, Data Analytics, estadística, análisis de datos e identificación de insights de negocio.
• Conocimientos de programación y análisis de datos con SAS, R y Python.
• Manejo intermedio de SAS, Power BI y Python.
• Inglés avanzado, indispensable para la interacción con mercados y equipos corporativos.
• Habilidades sólidas de comunicación, presentación de resultados y storytelling para traducir análisis técnicos en información comprensible para el negocio.