Vive tu propósito y marca la diferencia con Grupo Pi SA.

Con más de 80 años de historia, Grupo Pi SA 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 posibilidad 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 Pi SA 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 Pi SA prohibimos la violencia y la discriminación, promoviendo la igualdad de oportunidades, inclusión y diversidad. Nuestros procesos de selección son GRATUITOS; reporta cualquier irregularidad en #J-18808-Ljbffr

📌 Experto de datos (Jalisco)
🏢 Pisa Farmacéutica
📍 Jalisco