Analista de ciencia de datos – me…
ubicación: cdmxaños de experiencia: 1 a 2 añosinglés: intermedioobjetivo: el analista de datos será responsable de la creación y gestión de pipelines de datos, así como de mantener la calidad y la integridad de los datos. Este puesto requiere conocimientos en python y sql, y capacidad analítica para colaborar con equipos multidisciplinarios para satisfacer las necesidades de análisis de datos de la organización.
Desarrollar y mantener pipelines de datos utilizando databricks para la ingestión, transformación y carga de datos desde múltiples fuentes.
Colaborar con equipos de ingeniería y análisis de datos para comprender los requisitos y diseñar soluciones efectivas.
Optimizar el rendimiento y la eficiencia de los pipelines de datos para garantizar la escalabilidad y la fiabilidad del sistema.
Realizar pruebas exhaustivas y depurar problemas para garantizar la integridad y la calidad de los datos.
Automatizar tareas repetitivas y mejorar los procesos utilizando herramientas y scripts en python y sql.
Documentar y mantener la documentación técnica relevante relacionada con los pipelines de datos y los procesos de etl.
Colaborar con otros equipos para desarrollar dashboards, informes y análisis basados en los datos procesados.
Lo que te hará exitoso:
1 a 2 años de experiencia en posiciones similares.
Excel, sql y python: intermedio.
Perfil analítico.
Título de carreras como informática, matemáticas, ciencia de datos, o afines.
Nivel de inglés: intermedio.
Analista de ciencia de datos – amedirh
requisitos:
licenciatura concluida.
2 años de experiencia en bases de datos y sql, machine learning, minería de datos, reconocimiento de patrones y estadística.
Conocimiento en herramientas de visualización elasticsearch, neo4j, tableau, find, programación de java, r, python, spark y analítica de texto.
Experiencia en examinar grandes volúmenes de datos para detectar patrones y traducirlos en acciones concretas.
Condiciones de oferta: salario de $40,000 - $45,000 mensual + beneficios (seguro de vida, comedor subsidiado, productos financieros, descuentos en marca, etc.).
Analista de ciencia de datos – institución financiera nacional
requisitos:
experiencia comprobable de mínimo 3 años en puestos similares en institución financiera.
Programación en sas o sql, análisis y visualizaciones en power bi.
Experiencia en analytics y gestión de bases de datos.
Conocimiento práctico del entorno regulatorio en áreas corporativas/comerciales/instucionales.
Funciones:
análisis e interpretación de extracción para mostrar al negocio y altos mandos un reporte, identificando patrones o tendencias que mitiguen el riesgo de lavado de dinero.
Definir kpis, kri, kor para mitigación preventiva de riesgos operativos.
Optimización y automatización de querys y código sas en edl.
Relación laboral: presencial 9am‑7pm lunes‑viernes, zona de trabajo alcaldía álvaro obregón, salario competitivo, prestaciones de ley.
Científico de datos junior – arca continental, s.a.b. de c.v.
Misión del puesto: analizar y extraer insights de bases de datos, desarrollar y mantener modelos de machine learning, y contribuir a la mejora continua de procesos.
Diseñar, automatizar e implementar modelos de machine learning en entornos de producción en la nube.
Desarrollar soluciones analíticas que resuelvan problemas de negocio y faciliten la toma de decisiones.
Presentar insights a equipos técnicos y stakeholders.
Colaborar con otros equipos de ciencia de datos para mejorar procesos críticos.
Analizar información para mejorar la interacción con usuarios finales y optimizar la adopción de desarrollos.
Requisitos:
recién egresado con título en áreas cuantitativas.
Al menos 1+ año de experiencia con frameworks y librerías de machine learning.
Conocimientos sólidos de programación en python, sql o scala.
Conocimiento práctico de modelos tradicionales de ml y métricas de evaluación.
Habilidades de comunicación efectiva, organización, atención al detalle y resolución de problemas.
Inglés avanzado.
Deseables:
experiencia con spark.
Experiencia con modelos de forecast o series de tiempo.
Conocimiento de procesos en retail o cadena de suministro.
Fundamentos en ia generativa y deep learning.
Compromiso institucional: arca continental ofrece igualdad de oportunidades, no solicita pagos por procesos de contratación y protege la información personal según la ley.
Coordinador de data science – nestlé
experiencia requerida:
2 años en desarrollo de soluciones estadísticas en python o r y 1 año como líder de equipo de ciencia de datos.
Inglés avanzado.
Objetivo: identificar, desarrollar y supervisar la implementación de soluciones tecnológicas de eficiencia alineadas con la estrategia de la organización.
Identificar áreas de oportunidad y diseñar soluciones basadas en datos.
Desarrollar arquitectura y documentación técnica.
Supervisar benchmarking y mejores prácticas tecnológicas.
Dirigir y supervisar la integración de equipos en proyectos.
Perfil del candidato:
experiencia en al menos una área de supply chain.
Programación en python/r; desarrollo de dashboards en power bi.
Gestión de datos estructurados y no estructurados (azure).
Experiencia con métodos estadísticos y de machine learning.
Iniciativa, enfoque en resultados y proactividad en colaboración.
Data science specialist – nestlé
ubicación: cdmxaños de experiencia: 1 a 2 añosinglés: avanzado
un día en la vida:
definición y diseño de los requisitos de la arquitectura de sistemas digitales.
Benchmark de nuevos modelos de operación y mejoras tecnológicas.
Desarrollo de soluciones digitales y colaboración con equipos multifuncionales.
Lo que te hará exitoso:
conocimiento general en supply chain.
Experiencia en python/r/power bi.
Conocimiento de sap/sql server/data bricks.
Observaciones y declaraciones legales
arca continental y nestlé son empresas que ofrecen igualdad de oportunidades. Las decisiones de contratación se toman sin distinción de raza o etnia, color, religión, nacionalidad, sexo, orientación sexual, identidad de género, edad, discapacidad, o estatus de veterano protegido. Nunca se solicitará pago por el proceso de selección y se protege la información personal según la legislación aplicable.
Notas de expiración
la mayoría de las ofertas fueron publicadas con fechas anteriores al 1 de noviembre de 2025, por lo tanto se consideran expiradas.
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