Grupo empresarial de capital mexicano fundado en Culiacán, Sinaloa.En **** cumple 80 años mejorando la vida de millones de mexicanos.Tiene presencia en todos los estados del país, cuenta con 113,000 colaboradores y es uno de los 10 principales empleadores de la República Mexicana.Se integra por tres unidades de negocio: Tiendas Coppel, Afore Coppel y BanCoppel.
"En Grupo Coppel somos una comunidad en donde la dignidad humana prevalece sobre cualquier otra condición, por ese motivo apoyamos la inclusión, la diversidad y la igualdad de oportunidades sin hacer diferencia por raza, lugar de origen, religión, creencias, edad, imagen, orientación sexual, identidad de género, discapacidad, etc.
"Objetivo: Garantizar la transición de la auditoría tradicional hacia un modelo predictivo, continuo y automatizado, ejecutando de punta a punta proyectos tecnológicos de analítica de datos e Inteligencia Artificial.Diseñar e implementar scripts de auditoría automatizada, modelos analíticos y tableros de monitoreo continuo.Ejecución y Entrega de Proyectos Analíticos: Traducir los objetivos de auditoría en soluciones técnicas tangibles, liderando el ciclo completo del proyecto: desde el entendimiento del riesgo del negocio hasta la puesta en producción de la prueba automatizada.Mapeo y Arquitectura de Datos Multientorno: Identificar, conectar y extraer datos de fuentes diversas y complejas de la organización, incluyendo servidores relacionales On-Premise (SQL Server), entornos en la nube (Google Cloud Platform - GCP), bases de datos NoSQL (MongoDB) y sistemas core de negocio (Oracle HCL, Salesforce, entre otros).
Ingeniería de Datos para Auditoría (ETL):



Diseñar pipelines de datos e implementar procesos robustos de limpieza, transformación y calidad de la información, garantizando que los análisis no generen falsos positivos y mantengan una pista de auditoría, auditable e íntegra.Análisis Avanzado enfocado en Causa Raíz: Desarrollar algoritmos analíticos y pruebas automatizadas sobre el 100% de las poblaciones de datos para detectar no solo síntomas operativos, sino los patrones y factores subyacentes (causas raíz) que originan los riesgos.Implementación de Monitoreo Continuo: Diseñar, construir y desplegar tableros interactivos (Dashboards) y alertas automatizadas de indicadores clave de riesgo (KRIs), facilitando la supervisión continua y oportuna por parte de la Gerencia Nacional.Innovación Aplicada (IA y Automatización): Desarrollar prototipos y soluciones funcionales utilizando Inteligencia Artificial Generativa (estructuración de datos no estructurados, análisis automatizado de reportes) y modelos de Machine Learning para clasificar o predecir comportamientos de riesgo.Servicio y Consultoría Interna: Actuar como el socio tecnológico de las células de auditoría (TI, Finanzas, Operación, SSFF),



construyendo y transfiriéndoles activos digitales listos para usar en sus respectivas revisiones.Licenciatura o Ingeniería en Ciencia de Datos, Tecnologías de la Información, Sistemas Computacionales, Actuaría, Matemáticas Aplicadas o carreras afines.Deseable: Especialidad o Certificaciones de posgrado en Big Data, Machine Learning o Inteligencia Artificial.Lenguajes y Bases de Datos (Nivel Experto): Maestría en SQL para infraestructuras locales y soluciones en la nube como BigQuery en GCP.Competencia técnica en Python o R para eldesarrollo de analítica de datos avanzada.Ecosistemas Cloud y NoSQL: Conocimientos prácticos en Google Cloud Platform (GCP), así como en la gestión y extracción de información en bases de datos no relacionales, específicamente MongoDB.Arquitectura y Sistemas Core: Capacidad para la integración técnica y el entendimiento de flujos de información en plataformas corporativas como Salesforce y Oracle HCL.Visualización y Data Storytelling: Uso cualificado de herramientas de Business Intelligence (Power BI, Tableau o Looker Studio) con un enfoque orientado a la narrativa de datos estratégica.Inteligencia Artificial y Tecnologías No-Code: Aplicación de Prompt Engineering, integración de APIs de modelos de lenguaje (LLMs) y uso de plataformas Low-Code/No-Code comoAppSheet para la creación ágil de herramientas de Auditoría.Experiencia indispensable implementando soluciones técnicas de datos desde cero (diseño de consultas complejas, automatización de scripts, conexiones de APIs y despliegue detableros).
Experiencia trabajando en ambientes corporativos con arquitecturas de datos híbridas y masivas.
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📌 Auditor De Analítica De Datos E Inteligencia Artificial (México)
🏢 COPPEL
📍 México