**Ubicación**: CDMX - Oficina Central
**Años de experiência**: 2 años
**Inglés**: intermedio avanzado
**Resumen**:Desarrollar e implementar soluciones digitales enfocadas en la automatización, visualización, modelado y análisis de datos que ayuden a acelerar la toma de decisiones perspicaces, ágiles y que agreguen valor para contribuir al crecimiento rentable y sostenible de la compañía.
**Un día en la vida de**:
- Desarrollar e implementar herramientas relacionadas a la visualización de datos que faciliten identificar las oportunidades y riesgos dentro de DSP y Supply planning.
- Automatizar procesos para reducir tiempos relacionados a la construcción de la información implementando RPAs, aplicaciones, scripts y cualquier otro tipo de soluciones con programación alineadas a las herramientas de la compañía tales como SAS, Python, R, SQL.
- Soportar la toma de decisiones y hacer frente a los continuos retos externos a la empresa a través de métodos de aplicación como matemáticas, estadística y machine learning.
- Habilitar la toma de decisiones basada en datos mediante la creación de modelos o prototipos personalizados a partir de tendencias o patrones percibidos junto con sus implicaciones (modelos predictivos, prescriptivos, descriptivos, etc.).




- Expandir y optimizar la arquitectura de datos y optimizar el flujo y su recopilación para equipos multifuncionales.
- Evaluar la necesidad de análisis y qué fuentes de datos internas o externas usar o adquirir.
Especificar y aplicar técnicas matemáticas, estadísticas, de modelado predictivo o de machine learning apropiadas para analizar datos, generar propuestas, crear valor y respaldar la toma de decisiones.
Herramientas: SAS, Python, Knime, DataRobot, etc.
- Comunicar conceptos de transformación digital y participar en el desarrollo de habilidades digitales en diferentes áreas de la organización.
- Documentar de acuerdo con los lineamientos corporativos los desarrollos e implementaciones de las herramientas digitales.
**Lo que te hará exitoso**:
- 2 años de experiência realizando funciones similares.
- Experiência en Data Science, Data Analytics, Statistics, Data Analysis with Programming in SAS, R, Python, Data Arquitecture.
- Título universitario de carreras como Ingeniería Informática, Matemáticas, Actuaría, Ciencias de la computación, Ciencias de Datos.
- Manejo intermedio avanzado de Python, SQL, Power BI, Office
- Inglés: avanzado

📌 Coordinación Regional Data Science (Yucatán)
🏢 Nestlé
📍 Yucatán