Objetivo: Diseñar, desarrollar e implementar modelos de machine learning y soluciones de ciencia de datos que permitan extraer valor de los datos para apoyar la toma de decisiones estratégicas, alineadas con las necesidades del área de Operaciones y Servicio al Cliente. Asegura la transformación de datos en insights accionables que mejoren procesos, productos y experiencia del cliente.
Funciones: 1.- Diseñar y desarrollar modelos de Machine Learning mediante Python o R (indispensable), enfocados en optimizar procesos de atención al cliente, operación y gestión de servicios, asegurando soluciones eficientes y escalables.
- - Analizar y transformar grandes volúmenes de datos provenientes de las áreas de Operaciones y Servicio a Clientes, generando datasets limpios y consistentes que sirvan de base para los modelos predictivos.
- - Establecer bases analíticas comunes y gobierno de datos operativo, proponiendo lineamientos y buenas prácticas que garanticen la consistencia y trazabilidad de la información en toda la cadena de valor.
- - Colaborar directamente con líderes funcionales y operativos para traducir problemas del negocio en soluciones analíticas concretas, asegurando la alineación de los modelos con los objetivos operativos.
- - Desarrollar dashboards interactivos y reportes ejecutivos en Tableau y/o Power BI que comuniquen hallazgos clave de manera clara para diferentes niveles de la organización.
- - Evaluar y ajustar el desempeño de modelos predictivos, aplicando pruebas y mejoras continuas para maximizar su precisión, valor de negocio y facilidad de implementación.
- - Impulsar una cultura basada en datos en operaciones, promoviendo el uso de analítica avanzada como base para la mejora continua y la innovación en servicios.
- - Mantenerse actualizado en técnicas de ciencia de datos y ML, compartiendo aprendizajes y tendencias con el equipo de operaciones y servicio.
Requisitos: Licenciatura o Ingeniería en Ciencia de Datos, Matemáticas Aplicadas, Estadística, Actuaría, Computación o áreas afines.
Programación en Python (pandas, scikit-learn, NumPy, etc.) Conocimiento en R para análisis estadístico. SQL para extracción y manipulación de datos. Visualización de datos con Tableau y/o Power BI.
Certificaciones en Ciencia de Datos, Business Analytics
Inglés Avanzado