Será responsable de diseñar y optimizar estrategias de manejo y análisis de información que impacten en decisiones comerciales y financieras. Colaborará estrechamente con áreas clave, integrando análisis avanzado de datos en procesos de negocio.Responsabilidades clave:Diseñar y ejecutar estrategias a largo plazo para la gestión y explotación de datos.Analizar datos cuantitativos y cualitativos en entornos digitales para obtener insights de valor.Desarrollar consultas y modelos predictivos mediante el uso de herramientas de Machine Learning.Crear sistemas de visualización de datos (dashboards) para presentar resultados claros y prácticos.Administrar sistemas de almacenamiento y estructuras de datos,
optimizando la accesibilidad y seguridad de la información.Colaborar con equipos de ingeniería de datos y desarrollo para implementar soluciones ágiles y escalables.Perfil del candidato:Escolaridad: Ingeniería en Datos, Actuaría, Ingeniería en Sistemas o afines; preferible Maestría en Explotación de Datos.Experiencia: 5 años en análisis de datos en sectores tecnológicos, idealmente liderando proyectos de explotación de datos y modelos predictivos.Competencias técnicas:Lenguajes y Herramientas: Dominio avanzado en Python (especialmente con bibliotecas como Pandas, Polars, Scikit-learn), Databricks, Streamlit y Power BI.Tecnologías: Experiencia con Azure y Azure DevOps para la gestión de grandes volúmenes de datos, visualización avanzada y machine learning.Desarrollo de Modelos: Capacidad probada en la creación y manejo de modelos de Machine Learning.Ecosistemas Big Data: Conocimientos en manejo de bases de datos distribuidas y nuevas tecnologías para la explotación de datos.Competencias metodológicas:Metodologías ágiles:
Experiencia en trabajo ágil, con planificación semanal y revisiones constantes.Integración de análisis en el negocio: Capacidad para aplicar el análisis de datos a necesidades comerciales y financieras, colaborando con equipos de finanzas, comercial y desarrollo.Competencias personales:Habilidades de análisis y solución de problemas complejos.Comunicación efectiva para transmitir resultados a audiencias técnicas y no técnicas.Iniciativa y creatividad para plantear nuevas formas de optimizar procesos a través del análisis de datos.Trabajo en equipo y habilidad para gestionar proyectos colaborativos.Proceso de Selección: La selección incluirá entrevista inicial, pruebas de competencia, y entrevista final.-Requerimientos- Educación mínima:
Educación superior - Licenciatura5 años de experienciaEdad: A partir de 27 añosPalabras clave: scientist, cientifico, dataSerá responsable de diseñar y optimizar estrategias de manejo y análisis de información que impacten en decisiones comerciales y financieras. Colaborará estrechamente con áreas clave, integrando análisis avanzado de datos en procesos de negocio.Responsabilidades clave:Diseñar y ejecutar estrategias a largo plazo para la gestión y explotación de datos.Analizar datos cuantitativos y cualitativos en entornos digitales para obtener insights de valor.Desarrollar consultas y modelos predictivos mediante el uso de herramientas de Machine Learning.Crear sistemas de visualización de datos (dashboards)
para presentar resultados claros y prácticos.Administrar sistemas de almacenamiento y estructuras de datos, optimizando la accesibilidad y seguridad de la información.Colaborar con equipos de ingeniería de datos y desarrollo para implementar soluciones ágiles y escalables.Perfil del candidato:Escolaridad: Ingeniería en Datos, Actuaría, Ingeniería en Sistemas o afines; preferible Maestría en Explotación de Datos.Experiencia: 5 años en análisis de datos en sectores tecnológicos, idealmente liderando proyectos de explotación de datos y modelos predictivos.Competencias técnicas:Lenguajes y Herramientas: Dominio avanzado en Python (especialmente con bibliotecas como Pandas, Polars, Scikit-learn), Databricks, Streamlit y Power BI.Tecnologías: Experiencia con Azure y Azure DevOps para la gestión de grandes volúmenes de datos,
visualización avanzada y machine learning.Desarrollo de Modelos: Capacidad probada en la creación y manejo de modelos de Machine Learning.Ecosistemas Big Data: Conocimientos en manejo de bases de datos distribuidas y nuevas tecnologías para la explotación de datos.Competencias metodológicas:Metodologías ágiles: Experiencia en trabajo ágil, con planificación semanal y revisiones constantes.Integración de análisis en el negocio: Capacidad para aplicar el análisis de datos a necesidades comerciales y financieras, colaborando con equipos de finanzas,
comercial y desarrollo.Competencias personales:Habilidades de análisis y solución de problemas complejos.Comunicación efectiva para transmitir resultados a audiencias técnicas y no técnicas.Iniciativa y creatividad para plantear nuevas formas de optimizar procesos a través del análisis de datos.Trabajo en equipo y habilidad para gestionar proyectos colaborativos.Proceso de Selección: La selección incluirá entrevista inicial, pruebas de competencia, y entrevista final.-Requerimientos- Educación mínima: Educación superior - Licenciatura5 años de experienciaEdad: A partir de 27 añosPalabras clave: scientist, cientifico, data
Salario: 40000 MXN/MONTH.