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 ventajas

- prestaciones de ley
- salario competitivo
- 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 (México)
🏢 BanCoppel
📍 México