Vive tu propósito y marca la diferencia con Grupo PiSA.

Con más de 80 años de historia, Grupo PiSA es una empresa 100% mexicana comprometida con la salud y el bienestar de millones de personas, tanto en México como a nivel internacional. Nuestro crecimiento refleja el esfuerzo, la pasión y la dedicación de un equipo enfocado en la excelencia.

Únete a nosotros y forma parte de una empresa donde cada día es una ocasión para vivir "Una Vida al Servicio de la Vida".

¡Juntos podemos transformar el futuro de la salud y dejar una huella positiva en el mundo!

Tipo de colaborador

Confianza

Objetivo del puesto

Desarrollar y aplicar metódos avanzados en análisis de datos para garantizar que los indicadores de calidad, proceso y negocio del Grupo PiSA faciliten en tiempo y forma la toma de decisiones, contribuyendo a la eficiencia operativa y la mejora continua.

Responsabilidades y actividades

- Recopilar, limpiar y procesar grandes volúmenes de datos o de diversas fuentes.

- Identificar fuentes de datos como son bases de datos internas, sistemas CRM, SAP, sitios web con impacto al negocio, redes sociales, entre otros que puedan necesitarse según la necesidad.

- Establecer métodos de extracción ya sea API, scripts, etc., que permita obtener los datos desde su origen.

- Garantizar la seguridad y el cumplimiento implementando controles de acceso, cifrado y protocolos de privacidad de datos.

- Detectar y corregir errores como son valores faltantes, valores atípicos, duplicados, inconsistencias de formato, verificar la precision e integridad de los datos asegurando que se encuentren completos.

- Normalizar y transformar datos en bruto convirtiendolos a formatos consistentes y utilizables, para agruparlos, resumiendoles y que puedan derivar en nuevas variables de los datos.





- Preparar datos para análisis seleccionando las características relevantes, codificando variables categóricas y creaando conjuntos de entrenamiento y prueba

- Emplear técnicas avanzadas en análisis de datos y aprendizaje automático.

- Construir y validar modelos que identifiquen patrones, valores atípicos y tendencias en los datos, como tendencias lineales, estacionales o cíclicas.

- Interpretar e implementar analisis estadísticos: Evaluar la significancia estadística de los resultados y sacar conclusiones informadas.

- Generar algoritmos de aprendizaje automático o adecuado para la tarea específica, como clasificación, regresión o agrupamiento.

- Desarrollar y aplicar modelos descriptivos, predictivos y prescriptivos, en el pronostico

- Crear nuevas variables a partir de las existentes para mejorar el rendimiento del modelo.

- Seleccionar algoritmos adecuados para la tarea de predicción, como regresión lineal, series de tiempo, árboles de decisión o redes neuronales.

- Integrar los modelos en los sistemas y procesos aplicables.

- Monitorear el rendimiento del modelo en datos reales y realizar ajustes según sea necesario.

- Comunicar hallazgos de manera clara y concisa a audiencias técnicas y no técnicas, utilizando visualizaciones de datos.

Experiencia

- 3 años en Gestión de datos y análisis de información.





- 3 años en Elaboración y control de indicadores (Manejo de bases de datos, reportes, tableros de control).

- 3 años en Implementación de procesos de ETL (Extract, Transform, Load).

- 3 años en Desarrollo de visualizaciones y reportes (Creación y automatización de visuales utilizando herramientas de BI).

- 2 años en Lenguaje de programación nivel avanzado (Python/ R / SQL).

- 2 años en Implementación de modelos avanzados de análisis de datos (Aplicación de técnicas de aprendizaje automático, inteligencia artificial y estadística avanzada).

- 2 años en Desarrollo de sistemas de datos complejos (data warehouses, data lakes): Diseño e implementación de arquitecturas de datos.

Conocimientos

- Inglés avanzado

- Excel avanzado (gráficas, tablas dinámicas, macros, formulas lógicas avanzadas)

- Herramienta de inteligencia de negocio (Power BI preferencia, Tableau, Qlikview, etc.)

- Herramienta de programación de bases de datos (R/Python) nivel avanzado

- Técnicas de aprendizaje automático y modelado estadístico: Implementación y validación de modelos predictivos y prescriptivo

Educación

Licenciatura en Ciencia de Datos o Sistemas y Tecnologías de la Información

Perfil Complementario

Deseable

- Industria farmacéutica o de dispositivos médicos

- Experiencia en indicadores de negocio

- Machine learning, Deep learning

- Data Loss Prevention (DLP): Herramientas para asegurar la privacidad y protección de datos.

- Manejo y analisis de Bases de datos no relacionales

En Grupo PiSA prohibimos la violencia y la discriminación, promoviendo la igualdad de oportunidades, inclusión y diversidad. Nuestros procesos de selección son GRATUITOS; reporta cualquier irregularidad en [email protected]

📌 EXPERTO DE DATOS (Guadalajara)
🏢 Pisa Farmacéutica
📍 Guadalajara