**Localidad**: CDMX - Oficinas Centrales (Polanco)
**Modalidad**: Híbrida
**Objetivo**:
Diseñar, construir y mantener infraestructura y flujos de datos escalables, confiables y eficientes, mediante la implementación de pipelines de datos automatizados, la integración de múltiples fuentes de información y el uso de tecnologias modernas de procesamiento y almacenamiento en la nube o en entornos híbridos, para asegurar que los datos estén disponibles, limpios y estructurados, permitiendo a los equipos de análisis, ciencia de datos y toma de decisiones informadas, acelerando la innovación y generando valor estratégico para la organización.
**Un día en la vida de...**
1. Diseño y construcción de pipeline de datos
- Gestionar e implementar procesos que permitan crear arquitecturas de datos escalables y seguras que soporten la integración de datos de múltiples fuentes.
- Asegurar la disponibilidad, integridad y rendimiento de las bases de datos y sistemas de almacenamiento de datos.
2. Software Development
- Implementación supervisada de modelos matemáticos y algoritmos que automaticen los procesos de análisis de información, optimizando tiempo en los procesos y acelerando la toma de decisiones.




- Implementar el uso de aplicaciones personalizados en diferentes lenguajes de programación (Ej: AI, Phyton, SQL, html, Java, Pyspark, VBA, RPA's, DAX, etc)
3. Business Knowlege
Traducir y entender las necesidades de las distintas áreas funcionales y unidades de negocio desarrollando herramientas que permitan tener una mejor visibilidad del mercado, asi como del comportamiento y desempeño de nuestras marcas y clientes.
Establecer canales de comunicación eficacez con las distintas areas financieras y definir puntos de contacto claros para acompañar la correcta toma de decisiónes y estrategia a traves del uso de información.
**Lo que te hará exitoso**:
- Licenciatura en una disciplina cuantitativa: estadística, matemática aplicada, informática, ingeniería, economía, actuaría o afines.
- 3 a 4 años de experiência en visualización e interpretación de data (Ej. MS Power BI, R, Shiny, Tableau, Python)
- Manejo de Excel y paquetería de MS Office
- Experiência Creando y trabajando con data architectures
- Conocimiento de técnicas y conceptos estadísticos
- Conocimiento de R, Python (lenguajes de programación)
- Experiência trabajando bajo metodoligpia Agile

📌 Coordinador Data Engineering - Finanzas (Yucatán)
🏢 Nestlé
📍 Yucatán