Grupo Coppel es una empresa mexicana que promueve la inclusión, diversidad e igualdad de oportunidades, asegurando un trato justo sin hacer diferencia por raza, lugar de origen, religión, creencias, edad, imagen, orientación sexual, identidad de género o discapacidad. Con 84 años de trayectoria, presencia en todo México y más de 120,000 colaboradores, se posiciona como uno de los principales empleadores del país. Tu talento merece los mejores beneficios Prestaciones de ley Remuneración competitiva Fondo de Ahorro Descuentos en compras de muebles y ropa Aguinaldo Vacaciones Prima vacacional Reparto de utilidades Día libre de cumpleaños Club de protección familiar Becas y programas educativos Útiles escolares para tus hijos Ambiente de trabajo agradable Entre otros beneficios y prestaciones Tu impacto en la organización Responsabilidades Desarrollar e interpretar modelos (paramétricos y de calificación de crédito) para evaluar el comportamiento de los clientes. Análisis crítico e interpretación 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. ¿Qué perfil buscamos? Escolaridad: Licenciatura en Actuaría, Matemáticas, Estadística, Economía, Física, Ciencia de Datos o Ingenierías. Experiencia laboral: Mínimo 2 años de experiencia aplicando análisis de datos en contextos reales de negocio (ventas, marketing, operaciones, etc.). Conocimientos: "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.

📌 Científico De Datos (Ciudad de México)
🏢 COPPEL
📍 Ciudad de México