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.
2. 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 incentivos esperados.
3. 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.
4. 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.
5. 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.
6. 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 profesional 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 (México)
🏢 Mazda México
📍 México