Colaborar en el análisis, interpretación y visualización de datos para resolver problemas de negocio, apoyar la toma de decisiones del negocio y generar valor a través del uso de técnicas estadísticas, algoritmos de aprendizaje automático y programación, bajo la supervisión de perfiles más experimentados.

-Recolección y limpieza de datos: Extraer datos de distintas fuentes y prepararlos para el análisis, eliminando errores o inconsistencias.

-Análisis exploratorio: Explorar y visualizar los datos para identificar patrones, tendencias y relaciones principal.

-Apoyo en el modelado predictivo: Implementar modelos básicos de machine learning y evaluar su rendimiento con métricas adecuadas.

-Automatización de tareas: Desarrollar scripts y pequeños pipelines para automatizar procesos de análisis y limpieza de datos.

-Visualización y comunicación: Crear gráficos, dashboards e informes para presentar resultados de manera clara a otros equipos.

-Aprendizaje y colaboración: Trabajar junto a perfiles más experimentados y mejorar habilidades técnicas mediante práctica y formación continua.

-Recolección y extracción de datos: Conectar con fuentes de datos (APIs, bases de datos, archivos planos, etc.) para extraer información

-Transformación y limpieza de datos (ETL): Participar en el diseño y desarrollo de pipelines ETL/ELT (Extract, Transform, Load). Limpiar, estructurar y formatear los datos para su uso en análisis o modelos.

-Colaboración con científicos de datos y analistas: Proveer datos limpios y organizados para análisis y modelado. Entender los requerimientos del negocio y traducirlos en soluciones técnicas.

¿Qué perfil buscamos?

Formación: Licenciatura en Informática / Sistemas Computacionales / Ingeniería Industrial / Matemáticas / Actuaria/ Electrónica/ Estadística o afín

Experiencia: Sin experiencia laboral (recién egresados)



o máximo 2 año de experiencia en funciones similares de análisis de datos e ingeniería de datos.

Conocimientos en: Python (pandas, numpy, scikit-learn), SQL básico/intermedio

Estadística y Matemáticas: Estadística descriptiva y probabilidades, Álgebra lineal y cálculo básico

Machine Learning básico: Algoritmos como regresión, clasificación, clustering, Evaluación de modelos (accuracy, F1, etc.)

Limpieza y manipulación de datos: Tratamiento de nulos, outliers, transformación de variables

Herramientas: Jupyter, Git/Git Hub, entornos virtuales

Habilidades blandas: Comunicación clara, trabajo en equipo y ganas de aprender

Herramientas: Paquetería Office, Google Workspace, SQL, R, Python. Realizar proyectos de analítica descriptiva que contemplen fases de entendimiento de negocio, preparación de datos, creación de procesos de toma de decisiones o reportes e implementación de las soluciones para la monetización de proyectos dentro del Grupo. Realizar programas en SQL, Python o ambientes similares para apoyar procesos de toma de decisiones. Realizar lógicas de negocio y reportes para mantener la eficiencia en los procesos de toma de decisiones. Revisar que los activos analíticos creados van con sentido de negocio para evitar reprocesos por entendimiento de negocio. Almacenar las mejores prácticas en temas de programación para la optimización de procesos de construcción de lógicas de negocio y reportes. Brindar apoyo técnico para asegurar que los datos sean los adecuados para generar procesos analíticos que soporten la toma de decisiones. Realizar pruebas e implementaciones sobre nuevas herramientas para los requerimientos de reportería garantizando las mejores herramientas para la construcción de activos analíticos. Información de puesto Identificación de puesto Categoría de puesto Profesionista Fecha de anuncio 10/09/2026, 03:36 Fecha límite de solicitud 23/09/2026, 06:00 Programa de puesto Tiempo completo Ubicaciones AVENIDA INSURGENTES SUR #553 INTERIOR 502 PISO 5, MIGUEL HIDALGO, CIUDAD DE MEXICO, 11800, MX CULIACAN SIN., MX #J-18808-Ljbffr

📌 Especialista de datos (Sinaloa)
🏢 Coppel Enterprise
📍 Sinaloa