Posted 2w ago

Cientifico de datos

@ Coppel
Mexico City, Mexico City, Mexico
OnsiteFull Time
Responsibilities:Develop models, Analyze data, Collaborate with teams
Requirements Summary:Design and implement analytics solutions using ML; analyze and transform data; collaborate with business teams; mentor junior staff; strong SQL and visualization skills.
Technical Tools Mentioned:SQL, Power BI, Tableau, Google Data Studio, Excel, Power Query, DataRobot, Azure ML Studio, AutoML
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Job Description

Acerca de:

Diseñar e implementar soluciones analíticas mediante el análisis avanzado de datos y modelos de machine learning, para generar insights accionables que apoyen decisiones estratégicas y optimicen procesos clave del negocio. Además, colabora con equipos multidisciplinarios y mentoriza a perfiles más junior.

Responsabilidades:

  • 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.

Requisitos:

  • Licenciatura en Informática / Actuaría / Sistemas Computacionales / Matemáticas / Ingeniería Industrial.
  • "Análisis de datos avanzado: 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.
  • Visualización y comunicación de datos: Dominio de herramientas como Power BI, Tableau o Google Data Studio. Capacidad para crear dashboards e informes claros para usuarios no técnicos.
  • Estadística aplicada al negocio: Métricas clave (media, desviación, correlación, segmentación). Pruebas estadísticas básicas para validar hipótesis.
  • Fundamentos de machine learning: Conocimiento general de modelos supervisados (regresión, clasificación). Uso de herramientas como DataRobot, Azure ML Studio o AutoML para modelado
  • asistido.
  • Ingles Intermedio B2

Beneficios:

  • Sueldo base 
  • Fondo de ahorro
  • Descuentos en compras de muebles y ropa
  • Incentivos 
  • Aguinaldo
  • Vacaciones
  • Prima vacacional
  • Reparto de utilidades
  • Día libre de cumpleaños
  • Becas para estudio
  • Útiles escolares
  • Club de protección familiar
  • Ambiente de trabajo agradable
  • Entre otros beneficios y prestaciones