Cientifico de datos
COPPEL SA DE CV · Culiacán, Sinaloa, Mexico
About The Role
Acerca de
- Realizar proyectos en temas de analítica enfocado al negocio para apoyar los
procesos de toma de decisiones del Grupo.
Requisitos
- 2 años como Analista de Sistemas, Programador, Ingeniero de Datos, Arquitecto de Datos de la División de Ciencia de Datos y/o dentro del ecosistema de Ciencia de Datos dedicados a la aplicación de la analítica en negocio incidiendo en factores de monetización
Educación
- Escolaridad requerida:
- Licenciatura en Informática/Actuaría/ Sistemas
- Computacionales/Matemáticas/ Ingeniería Industrial.
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
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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. 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.
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