CIENTÍFICO DE DATOS

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.
esponsabilidades clave.
iseñar y ejecutar estrategias a largo plazo para la gestión y explotación de datos.
nalizar datos cuantitativos y cualitativos en entornos digitales para obtener insights de valor.
esarrollar consultas y modelos predictivos mediante el uso de herramientas de Machine Learning.
rear sistemas de visualización de datos (dashboards) para presentar resultados claros y prácticos.
dministrar sistemas de almacenamiento y estructuras de datos, optimizando la accesibilidad y seguridad de la información.
olaborar con equipos de ingeniería de datos y desarrollo para implementar soluciones ágiles y escalables.
erfil del candidato.
scolaridad.
Ingeniería en Datos, Actuaría, Ingeniería en Sistemas o afines; preferible Maestría en Explotación de Datos.
xperiencia.
5 años en análisis de datos en sectores tecnológicos, idealmente liderando proyectos de explotación de datos y modelos predictivos.
ompetencias técnicas.
enguajes y Herramientas.
Dominio avanzado en Python (especialmente con bibliotecas como Pandas, Polars, Scikit-learn), Databricks, Streamlit y Power BI.
ecnologías.
Experiencia con Azure y Azure DevOps para la gestión de grandes volúmenes de datos, visualización avanzada y machine learning.
esarrollo de Modelos.
Capacidad probada en la creación y manejo de modelos de Machine Learning.
cosistemas Big Data.
Conocimientos en manejo de bases de datos distribuidas y nuevas tecnologías para la explotación de datos.
ompetencias metodológicas.
etodologías ágiles.
Experiencia en trabajo ágil, con planificación semanal y revisiones constantes.
ntegración 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.
ompetencias personales.
abilidades de análisis y solución de problemas complejos.
omunicación efectiva para transmitir resultados a audiencias técnicas y no técnicas.
niciativa y creatividad para plantear nuevas formas de optimizar procesos a través del análisis de datos.
rabajo en equipo y habilidad para gestionar proyectos colaborativos.
roceso 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.
esponsabilidades clave.
iseñar y ejecutar estrategias a largo plazo para la gestión y explotación de datos.
nalizar datos cuantitativos y cualitativos en entornos digitales para obtener insights de valor.
esarrollar consultas y modelos predictivos mediante el uso de herramientas de Machine Learning.
rear sistemas de visualización de datos (dashboards) para presentar resultados claros y prácticos.
dministrar sistemas de almacenamiento y estructuras de datos, optimizando la accesibilidad y seguridad de la información.
olaborar con equipos de ingeniería de datos y desarrollo para implementar soluciones ágiles y escalables.
erfil del candidato.
scolaridad.
Ingeniería en Datos, Actuaría, Ingeniería en Sistemas o afines; preferible Maestría en Explotación de Datos.
xperiencia.
5 años en análisis de datos en sectores tecnológicos, idealmente liderando proyectos de explotación de datos y modelos predictivos.
ompetencias técnicas.
enguajes y Herramientas.
Dominio avanzado en Python (especialmente con bibliotecas como Pandas, Polars, Scikit-learn), Databricks, Streamlit y Power BI.
ecnologías.
Experiencia con Azure y Azure DevOps para la gestión de grandes volúmenes de datos, visualización avanzada y machine learning.
esarrollo de Modelos.
Capacidad probada en la creación y manejo de modelos de Machine Learning.
cosistemas Big Data.
Conocimientos en manejo de bases de datos distribuidas y nuevas tecnologías para la explotación de datos.
ompetencias metodológicas.
etodologías ágiles.
Experiencia en trabajo ágil, con planificación semanal y revisiones constantes.
ntegración 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.
ompetencias personales.
abilidades de análisis y solución de problemas complejos.
omunicación efectiva para transmitir resultados a audiencias técnicas y no técnicas.
niciativa y creatividad para plantear nuevas formas de optimizar procesos a través del análisis de datos.
rabajo en equipo y habilidad para gestionar proyectos colaborativos.
roceso 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.
MXN/MONTH.