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Oficina Central Inglés: Avanzado Resumen de posición Desarrollar e implementar soluciones digitales enfocadas en la automatización, visualización, modelado y análisis de datos, que permitan acelerar la toma de decisiones ágiles y generar valor para el negocio, con especial foco en la mejora del forecast de Demand Planning. Las principales tareas del rol son:
• Desarrollo de herramientas de visualización: Diseñar e implementar dashboards y herramientas de visualización que permitan identificar oportunidades, riesgos y desviaciones en los procesos de DSP y Supply Planning.
• Automatización de procesos: Desarrollar RPAs, aplicaciones y scripts utilizando SAS, Python, R y SQL, con el objetivo de reducir los tiempos destinados a la construcción y procesamiento de información.
• Soporte a la toma de decisiones: Aplicar métodos matemáticos, estadísticos y de machine learning para transformar datos en información relevante que facilite decisiones ágiles y contribuya a resolver retos del negocio.
• Modelado y análisis de datos: Desarrollar modelos descriptivos, predictivos y prescriptivos que permitan identificar tendencias, anticipar escenarios y mejorar la precisión del pronóstico de demanda.
• Generación y comunicación de insights de negocio: Analizar información,



realizar diagnósticos e identificar patrones, causas raíz, riesgos y oportunidades, transformando los resultados técnicos en recomendaciones claras y accionables.
• Comunicar los hallazgos mediante storytelling y presentaciones ejecutivas que faciliten la toma de decisiones con equipos de DSP, Supply Planning, mercados y áreas corporativas. ¿Qué te hará exitoso?
• Formación universitaria en Actuaría, Matemáticas, Matemáticas Aplicadas, Ciencia de Datos, Estadística, Economía, Negocios o áreas afines.
• Experiencia mínima de 2 años como científico/a de datos, analista de datos, analista de Business Intelligence, especialista de Machine Learning, consultor/a de análisis de datos o posiciones similares.
• Experiencia en Data Science, Data Analytics, estadística, análisis de datos e identificación de insights de negocio.
• Conocimientos de programación y análisis de datos con SAS, R y Python.
• Manejo intermedio de SAS, Power BI y Python.
• Inglés avanzado, indispensable para la interacción con mercados y equipos corporativos.
• Habilidades sólidas de comunicación, presentación de resultados y storytelling para traducir análisis técnicos en información comprensible para el negocio.

📌 Coordinación Data Science (Ciudad de México)
🏢 Nestle Operational Services Worldwide
📍 Ciudad de México