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 ventajas 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 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 (Cuajimalpa de Morelos)
🏢 Mazda México
📍 Cuajimalpa de Morelos