Cientifico de datos at Coppel in Mexico

Cientifico de datos

Location: Mexico

Acerca de:

• Realizar proyectos en temas de analítica enfocado al negocio para apoyar los

procesos de toma de decisiones del Grupo.

Requisitos:

• 2 años como Analista de Sistemas, Programador, Ingeniero de Datos, Arquitecto de Datos de la División de Ciencia de Datos y/o dentro del ecosistema de Ciencia de Datos dedicados a la aplicación de la analítica en negocio incidiendo en factores de monetización

Educación:

• Escolaridad requerida:
• Licenciatura en Informática/Actuaría/ Sistemas
• Computacionales/Matemáticas/ Ingeniería Industrial.

Beneficios:

● Sueldo base

● Fondo de ahorro

● Descuentos en compras de muebles y ropa

● 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

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.