Objetivo (Propósito general del puesto) Transformar datos en entendimiento y predicción del negocio mediante análisis estructurado, modelos analíticos y algoritmos de machine learning, habilitando la toma de decisiones informada, anticipando resultados y generando mejoras operativas y estratégicas basadas en datos.

Principales

Actividades (Breve concepto que describan las responsabilidades y resultados finales que se esperan del cargo) 1.Analizar el desempeño del negocio y generar insights accionables Analizar bases de datos internas para identificar tendencias, patrones y desviaciones. Realizar análisis exploratorio de datos (EDA). Identificar drivers de desempeño (ventas, rentabilidad, churn, eficiencia, etc.).

Construir análisis comparativos y segmentaciones. Presentar hallazgos con storytelling basado en datos. Formular recomendaciones estratégicas sustentadas en evidencia cuantitativa. Medir impacto posterior a la implementación de recomendaciones.

- Traducir necesidades del negocio en casos de uso analíticos Participar en sesiones de levantamiento con stakeholders. Definir problemas de negocio en términos analíticos. Diseñar casos de uso priorizados según impacto y factibilidad. Definir KPIs y métricas de éxito. Establecer hipótesis de análisis y criterios de validación. Diseñar experimentos (A/B testing cuando aplique). Elaborar business case cuantificando beneficios esperados.
- Diseñar y mantener indicadores, reportes y dashboards Definir métricas estandarizadas y reglas de cálculo. Construir dashboards ejecutivos y operativos. Automatizar actualización de reportes. Validar consistencia y calidad de indicadores. Optimizar visualizaciones para facilitar interpretación. Mantener documentación de KPIs. Capacitar usuarios en interpretación de reportes.
- Desarrollar,



validar e implementar modelos analíticos y de machine learning Preparar datasets para modelado (feature engineering). Seleccionar técnicas estadísticas o algoritmos adecuados. Entrenar y validar modelos predictivos. Evaluar desempeño mediante métricas técnicas (RMSE, AUC, precisión, recall, etc.). Realizar validación cruzada y pruebas de robustez. Documentar supuestos y limitaciones del modelo. Implementar modelos en ambientes productivos. Monitorear performance y recalibrar cuando sea necesario.
- Asegurar preparación, calidad y consistencia de datos Validar integridad y completitud de datos. Identificar y tratar valores atípicos o faltantes. Definir reglas de limpieza y transformación. Asegurar coherencia entre distintas fuentes. Documentar fuentes y diccionario de datos. Trabajar con ingeniería de datos para corregir problemas estructurales.
- Colaborar para garantizar adopción y evolución analítica Socializar resultados con áreas de negocio. Traducir resultados técnicos en lenguaje ejecutivo. Acompañar implementación de recomendaciones. Medir adopción y uso de soluciones analíticas. Promover cultura data-driven. Identificar nuevas oportunidades de analítica avanzada. Participar en la definición del roadmap analítico.

Perfil Deseado El puesto requiere viajes laborales? Si No ¿Qué proporción del tiempo (aproximado)?___10____ % Carrera/ título cualificado requerido: Licenciatura o Ingeniería: Ingeniería Industrial, Sistemas, Informática, Ciencia de Datos, Matemáticas Especialidad Maestría o especialidad en Ciencia de Datos, Analítica, Maestría en sistemas, Inteligencia de Negocios o MBA Experiencia previa: experiencia y tiempo Manejo de Datos 5 años Gestión de proyectos 3 años Habilidad para interpretar datos, generar insights y comunicar recomendaciones 3 años Manejo de idiomas: cuales y que nivel Inglés: Intermedio o Avanzado Manejo de herramientas tecnológicas, softwares específicos Análisis de datos con SQL, Excel avanzado, Python

📌 Analista y Cientificos de Data (Cuajimalpa de Morelos)
🏢 Mazda México
📍 Cuajimalpa de Morelos