Coordinación Data Science - PSC

Nestle; Ciudad de México; Presencial; MXN 600.000 - 900.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Nestlé Central busca un científico de datos para diseñar e implementar soluciones enfocadas en automatización, visualización y análisis de datos que aceleren decisiones ágiles y generen valor, con foco en mejorar el forecast de Demand Planning.

Deberás desarrollar dashboards, automatizar procesos con SAS/Python/R/SQL y aplicar ML para transformar datos en información accionable para DSP, Supply Planning y mercados.

Formación

• Formación universitaria en áreas como Actuaría, Matemáticas o Ciencia de Datos.
• Experiencia en Data Science, análisis de datos e identificación de insights de negocio.
• Conocimientos de SAS, R y Python para análisis y modelado.
• Competencia en Power BI para visualización de dashboards y KPIs.
• Capacidad de comunicar resultados y storytelling para negocio.
• Experiencia en desarrollo de modelos descriptivos, predictivos y prescriptivos.

Responsabilidades

• Desarrollar dashboards y herramientas de visualización para DSP y Supply Planning.
• Automatizar procesos con RPAs y scripts en SAS, Python, R y SQL.
• Aplicar métodos estadísticos y ML para soporte a decisiones de negocio.
• Desarrollar modelos descriptivos, predictivos y prescriptivos de demanda.
• Generar insights y recomendaciones claras para equipos y áreas corporativas.
• Comunicar hallazgos mediante storytelling y presentaciones ejecutivas.

Conocimientos

Data visualization

Python

R

SQL

Power BI

Mathematical modeling

Machine learning

Storytelling

Communication

Educación

Actuaría

Matemáticas

Ciencia de Datos

Estadística

Economía

Negocios

Herramientas

SAS

Python

R

SQL

Power BI

Descripción del empleo

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.