Sobre esta Vacante
Coppel
Ubicación:
Culiacán, Sinaloa, México

Modalidad:
On-site

Industria:
Financial Services

Descripción del Puesto
Acerca De
Diseñar e implementar soluciones analíticas mediante el análisis avanzado de datos y modelos de machine learning, para generar insights accionables que apoyen decisiones estratégicas y optimicen procesos fundamental del negocio. Además, colabora con equipos multidisciplinarios y mentoría a perfiles más junior.

Responsabilidades
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.
Aportar en la toma de decisiones a nivel organizacional a través de análisis de datos prácticos y efectivos.




Mentoría a perfiles de especialista de datos, promoviendo las mejores prácticas en análisis y modelado.

Requisitos
Experiencia mínimo de 2 años de experiencia en los puestos de: Especialista de datos, ingeniero de datos o parecidos.
Conocimiento en: 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 evidentes para usuarios no técnicos.
Estadística aplicada al negocio: Métricas principal (media, desviación, correlación, segmentación). Pruebas estadísticas básicas para validar hipótesis.

Escolaridad
Licenciatura en Informática, Estadística, Actuaría, Sistemas Computacionales, Matemáticas, Ingeniería Industrial. Deseable Maestría en Cienci

📌 Científico De Datos Culiacán Rosales
🏢 COPPEL
📍 Culiacán Rosales