el científico de datos tiene como objetivo aplicar su experiencia en análisis de datos y machine learning para proporcionar soluciones analíticas que apoyen las decisiones estratégicas del negocio. Utilizando técnicas avanzadas de modelado, exploración de datos y visualización, trabaja de manera colaborativa con equipos multidisciplinarios para identificar patrones, optimizar procesos y mejorar el rendimiento organizacional. Además, se enfoca en mejorar la eficiencia de los modelos predictivos, automatizar flujos de trabajo y contribuir al desarrollo de soluciones escalables.

-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.

licenciatura en informática/actuaría/ sistemas computacionales/matemáticas/ ingeniería industrial

experiencia:

- 2 a 4 años de experiencia aplicando análisis de datos en contextos reales de negocio (ventas, marketing, operaciones, etc.).

- participación en proyectos analíticos orientados a resultados, con impacto demostrado en procesos o decisiones.





- experiencia trabajando con bases de datos y consultas sql básicas o intermedias.

- interacción directa con áreas no técnicas para entender necesidades del negocio y traducirlas en soluciones de datos.

- conocimiento práctico en el uso de herramientas de automatización o plataformas de análisis low-code/no-code (por ejemplo, alteryx, power query, auto ml, excel avanzado).

conocimientos en:

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.

dominio de herramientas como power bi, tableau o google data studio.

estadística aplicada al negocio: métricas clave (media, desviación, correlación, segmentación).

fundamentos de machine learning: conocimiento general de modelos supervisados (regresión, clasificación).

uso de herramientas como data robot, azure ml studio o auto ml para modelado asistido.

herramientas:

paquetería office, sql, r, phyton, julia, scala, spss stadistics, spss modeler.

el científico de datos (semi-senior / intermedio) tiene como objetivo aplicar su experiencia en análisis de datos y machine learning para proporcionar soluciones analíticas que apoyen las




decisiones estratégicas del negocio. Utilizando técnicas avanzadas de modelado, exploración de datos y visualización, trabaja de manera colaborativa con equipos multidisciplinarios para
identificar patrones, optimizar procesos y mejorar el rendimiento organizacional. Además, se enfoca en mejorar la eficiencia de los modelos predictivos, automatizar flujos de trabajo y contribuir
al desarrollo de soluciones escalables. Además asume la responsabilidad de guiar y mentorizar a los científicos de datos junior, fomentando su crecimiento y el cumplimiento de las mejores
prácticas dentro del equipo.
-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.
-mentorizar a perfiles de especialista de datos, promoviendo las mejores prácticas en análisis y modelado.

información de puesto identificación de puesto categoría de puesto profesionista programa de puesto jornada completa ubicaciones calle esperanza #30, azcapotzalco, ciudad de méxico, 02000, mx #j-18808-ljbffr

📌 Cientifico de datos (Ciudad de México)
🏢 Coppel Enterprise
📍 Ciudad de México