Data Scientist Sr. Operaciones 3PL
Ubicación: México
Área: Operaciones / Data & Analytics
Nivel: Senior
Modalidad: [Presencial / Híbrida]
Reporta a: [Director / Gerente de Operaciones / Head of Data & Analytics]
· Objetivo del puesto
Buscamos un Data Scientist Sr. que combine capacidades avanzadas de análisis y ciencia de datos con una fuerte orientación hacia la operación logística 3PL multicliente, particularmente en un entorno de distribución de productos farmacéuticos para instituciones gubernamentales.
· La posición será responsable de transformar grandes volúmenes de información operativa, logística y de servicio en insights accionables, modelos predictivos y herramientas de gestión que permitan mejorar el desempeño de la operación, anticipar riesgos, optimizar recursos y elevar el nivel de servicio a nuestros clientes.
· Además del componente técnico, buscamos una persona con capacidad para trabajar directamente con clientes, entender sus necesidades de negocio, traducirlas a requerimientos analíticos y comunicar resultados de manera clara a perfiles operativos y ejecutivos.
· Responsabilidades principales
1. Data Science aplicada a la operación
Diseñar, desarrollar y mantener modelos analíticos y predictivos aplicados a operaciones logísticas.
· Analizar demanda, inventarios, niveles de servicio, productividad, capacidad, tiempos de ciclo, entregas, devoluciones, incidencias y otros indicadores críticos.
· Identificar patrones, anomalías, causas raíz y oportunidades de mejora a partir de datos operativos.
· Desarrollar modelos de forecasting, segmentación, optimización y detección de riesgos.
· Construir indicadores y modelos que permitan anticipar desviaciones en el cumplimiento de SLA y compromisos con clientes.
· Generar análisis de escenarios para apoyar decisiones de capacidad, inventario, transporte y operación.
· Automatizar análisis recurrentes y procesos de generación de información.
· 2. Analítica para operación 3PL multicliente
Desarrollar soluciones analíticas considerando las particularidades de diferentes clientes, contratos, SLA, catálogos y modelos operativos.




· Crear métricas y modelos que permitan comparar desempeño entre operaciones sin perder las particularidades de cada cliente.
· Identificar oportunidades de productividad y eficiencia en almacenes, transporte y distribución.
· Analizar capacidad instalada vs. demanda y detectar cuellos de botella.
· Generar herramientas para seguimiento de productividad y desempeño operativo.
· Apoyar la definición de KPIs operativos, financieros y de nivel de servicio.
· Detectar desviaciones y proponer acciones correctivas basadas en evidencia.
· 3. Orientación a clientes
Trabajar directamente con clientes para entender problemas de negocio y traducirlos en soluciones basadas en datos.
· Participar en reuniones de seguimiento operativo y de desempeño.
· Preparar análisis, presentaciones y business reviews para clientes.
· Explicar resultados analíticos de forma clara para audiencias no técnicas.
· Convertir requerimientos de clientes en hipótesis, análisis, modelos y entregables concretos.
· Dar seguimiento a compromisos derivados de análisis y recomendaciones.
· Identificar proactivamente oportunidades de mejora para los clientes a partir de los datos de operación.
· Fungir como puente entre clientes, operación, tecnología y equipos de analytics.
· 4. Gestión y calidad de datos
Trabajar con fuentes de datos provenientes de WMS, TMS, ERP, sistemas de inventarios, transporte, pedidos, entregas y plataformas de clientes.
· Integrar y transformar información de múltiples fuentes.
· Validar consistencia, calidad e integridad de los datos.
· Identificar problemas de captura, homologación y trazabilidad.
· Establecer reglas y controles para asegurar la confiabilidad de los indicadores.




· Colaborar con equipos de tecnología para mejorar estructuras y disponibilidad de datos.
· 5. Automatización y herramientas analíticas
Desarrollar pipelines y procesos automatizados para extracción, transformación y análisis de información.
· Crear dashboards y herramientas de seguimiento para equipos operativos y clientes.
· Reducir procesos manuales mediante automatización y analítica.
· Documentar modelos, metodologías, fuentes de información y reglas de negocio.
· Promover la estandarización de indicadores y procesos analíticos entre diferentes operaciones.
· Perfil requerido
Experiencia
5+ años de experiencia en Data Science, Advanced Analytics, Business Intelligence, Operations Analytics o áreas relacionadas.
· Experiencia comprobable en operaciones logísticas, supply chain, distribución, fulfillment, transporte, almacenes o 3PL.
· Experiencia trabajando con múltiples áreas de negocio y, preferentemente, directamente con clientes.
· Experiencia desarrollando modelos analíticos que hayan sido implementados en procesos reales de negocio.
· Deseable experiencia en sectores regulados, farmacéutico, healthcare o distribución de productos sensibles.
· Deseable experiencia con operaciones relacionadas con instituciones gubernamentales o contratos de servicio de alta exigencia.
· Conocimientos técnicos
Indispensable:
· Python.
· SQL avanzado.
· Estadística aplicada.
· Machine Learning.
· Manipulación y análisis de grandes volúmenes de datos.
· Data visualization.
· Excel avanzado.
· Desarrollo de dashboards y herramientas de seguimiento.
· Deseable:
· Power BI.
· Azure / AWS / GCP.
· Databricks.
· Spark.
· Git.
· APIs.
· ETL / ELT.
· Forecasting y series de tiempo.
· Optimización matemática.
· OR-Tools u otras herramientas de Operations Research.
· Conocimiento de negocio
Será especialmente valorado el conocimiento de:.

-Requerimientos- Educación mínima: Educación superior - Maestría
años de experiencia
Palabras principal: scientist, cientifico, data

📌 Científico de Datos (Ecatepec de Morelos)
🏢 traxion
📍 Ecatepec de Morelos