Acerca de:

Desarrollar análisis para la gestión integral del Riesgo Operacional conforme a la normatividad vigente y estándares ISO 31000, mediante la extracción, procesamiento, integración y análisis avanzado de bases de datos, la automatización de flujos de trabajo, el desarrollo de dashboards e indicadores y la exploración e implementación progresiva de modelos de Inteligencia Artificial y Machine Learning para la identificación temprana de patrones de riesgo.

Responsabilidades:

- Extraer, limpiar, transformar y consolidar grandes volúmenes de datos operativos, transaccionales y contables desde múltiples fuentes del Banco utilizando SQL, Python o R.
- Asegurar la calidad, integridad y consistencia de las bases históricas de eventos de pérdida y bases de datos operativas.
- Construir scripts y consultas automatizadas de la base de datos y la generación de reportes recurrentes.
- Explorar e implementar pruebas piloto utilizando algoritmos de analítica avanzada o técnicas de Inteligencia Artificial (por ejemplo, detección de anomalías, clasificación automática de incidentes o modelos predictivos) para fortalecer la prevención del riesgo operacional.
- Programar y actualizar las fórmulas de cálculo para los Indicadores Principal de Riesgo (KRIs) y alertas preventivas.
- Diseñar, construir y mantener tableros de control (Dashboards) en herramientas como Power BI, Tableau o librerías especializadas en Python o R.
- Estructurar y alimentar la base histórica requerida para los modelos cuantitativos de riesgo operacional y apoyar en los cálculos para el desarrollo de metodologías.

Requisitos:

- SQL intermedio o avanzado para consultas complejas, uniones, agregaciones y optimización de consultas.
- Python o R intermedio para manipulación, limpieza y análisis de datos mediante pandas, numpy, openpyxl, dplyr o tidyverse.
- Nociones o interés en Aprendizaje Automático (Machine Learning),



análisis predictivo o uso de APIs de Inteligencia Artificial para procesamiento de texto y datos. Automatización de procesos mediante scripts en Python, R, Bash o Power Automate, o control de versiones con Git.
- Manejo de Power BI, Tableau o librerías de visualización como matplotlib, seaborn, plotly o shiny. Excel avanzado (tablas dinámicas y fórmulas complejas) y herramientas de Google Drive y Office.
- De 0 a 3 años de experiencia en análisis de datos, desarrollo de scripts o consultas de bases de datos, analítica cuantitativa, modelado o automatización de procesos. Experiencia laboral en entorno bancario o financiero deseable. La experiencia en Riesgo Operacional, Normativa CUB o Control Interno no es indispensable.
- Inglés básico.

Educación:

Licenciatura concluida en Matemáticas, Actuaría, Estadística, Física, Ciencia de Datos, Ingeniería en Sistemas, Computación, Ingeniería Industrial o afines. También se consideran Economía, Finanzas o Contabilidad con marcado perfil cuantitativo y de programación. Se aceptan personas recién egresadas.

Beneficios:

- Sueldo base
- Fondo de ahorro
- Descuentos en compras de muebles y ropa
- Aguinaldo
- Vacaciones
- Prima vacacional
- Reparto de utilidades
- Día libre de cumpleaños
- Becas para estudio
- Útiles escolares
- Club de protección familiar
- Ambiente de trabajo agradable
- Entre otros beneficios y prestaciones

Quienes somos:

Grupo empresarial de capital mexicano fundado en Culiacán, Sinaloa. En 2021 cumple 80 años mejorando la vida de millones de mexicanos. Tiene presencia en todos los estados del país, cuenta con 113,000 colaboradores y es uno de los 10 principales empleadores de la República Mexicana. Se integra por tres unidades de negocio: Tiendas Coppel, Afore Coppel y BanCoppel.

"En Grupo Coppel somos una comunidad en donde la dignidad humana prevalece sobre cualquier otra condición, por ese motivo apoyamos la inclusión, la diversidad y la igualdad de oportunidades sin hacer diferencia por raza, lugar de origen, religión, creencias, edad, imagen, orientación sexual, identidad de género, discapacidad, etc."

📌 Analista de datos (Ciudad de México)
🏢 COPPEL
📍 Ciudad de México