Responsable de desarrollar y guiar equipos de trabajo en el modelado de proyectos analíticos complejos mediante técnicas estadísticas, algoritmos de machine learning y herramientas de analítica avanzada, con el objetivo de generar impacto en el negocio a través de la monetización de datos y apoyar la toma de decisiones estratégicas dentro de la organización.responsabilidadesasesorar al negocio sobre el potencial de los datos, proporcionando nuevas ideas mediante analítica para la generación de monetización.guiar a científicos de datos y especialistas en la aplicación de mejores prácticas para la solución de problemas de negocio.garantizar la correcta utilización de activos analíticos para resolver situaciones de negocio.desarrollar proyectos analíticos (descriptivos, predictivos, prescriptivos y cognitivos) considerando todo el ciclo de vida: entendimiento de negocio, datos, modelado e implementación.aplicar técnicas estadísticas y de machine learning (pca, clustering, t-sne, entre otras) para identificar patrones y resolver problemáticas complejas.investigar e implementar técnicas avanzadas de inteligencia artificial (deep learning, nlp, visión computacional) para mejorar la eficiencia analítica.supervisar y analizar el comportamiento de portafolios de crédito, identificando riesgos, tendencias y oportunidades de crecimiento.definir políticas de crédito, establecer límites de riesgo y optimizar estrategias de clientes o productos financieros.presentar resultados, hallazgos y recomendaciones a la alta dirección mediante storytelling claro y estructurado.calificaciones+7 años como científico de datos en sector retail o financiero con enfoque en monetización de proyectos.experiencia sólida en machine learning y analítica avanzada aplicada a negocio (modelos predictivos, prescriptivos o cognitivos).experiencia liderando equipos o proyectos analíticos complejos, asegurando calidad de entregables.dominio avanzado en herramientas de ciencia de datos (python, sql, r, entre otros) y manejo de datos.experiencia en analítica aplicada a crédito, riesgo, clientes o portafolios dentro de banca o retail.experiencia en técnicas de ia avanzada como deep learning, nlp o análisis de imágenes.licenciatura en informática, estadística, actuaría, matemáticas, ingeniería o afín.deseable maestría en ciencia de datos, estadística o áreas relacionadas.beneficiosfondo de ahorrodescuentos en compras de muebles y ropavacacionesdía libre de cumpleañosbecas para estudioambiente de trabajo agradableentre otros beneficios y prestaciones"en grupo coppel somos una comunidad en donde la dignidad humana prevalece sobre cualquier otra condición, por ese motivo apoyamos la inclusión, la diversidad y la igualdad de oportunidades sin hacer diferencia por raza, lugar de origen, religión, creencias, edad, imagen, orientación sexual, identidad de género, discapacidad, etc."#j-*-ljbffr