Quiénes somos:grupo empresarial de capital mexicano fundado en culiacán, sinaloa.en * cumple 80 años mejorando la vida de millones de mexicanos.tiene presencia en todos los estados del país, cuenta con 113,000 colaboradores y es uno de los 10 principales empleadores de la república mexicana.se integra por tres unidades de negocio: tiendas coppel, afore coppel y bancoppel.\"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, imágen, orientación sexual, identidad de género, discapacidad, etc.\"acerca de:participar en el análisis, procesamiento y visualización de datos mediante técnicas estadísticas, programación y modelos básicos de machine learning, para apoyar la toma de decisiones del negocio y generar valor a partir de la información, bajo la guía de perfiles más experimentados.responsabilidades:recolectar y limpiar datos provenientes de distintas fuentes para prepararlos para el análisis.realizar análisis exploratorio para identificar patrones, tendencias y relaciones clave en los datos.implementar modelos básicos de machine learning y evaluar su rendimiento con métricas adecuadas.desarrollar scripts y pequeños pipelines para automatizar procesos de análisis y transformación de datos.crear gráficos, dashboards e informes para comunicar resultados de forma clara a otros equipos.participar en el diseño y desarrollo de pipelines etl/elt para la transformación y estructuración de datos.conectar con fuentes de datos como apis, bases de datos y archivos planos para extraer información.colaborar con científicos de datos y analistas para proveer datos limpios y organizados para análisis y modelado.trabajar junto a perfiles experimentados para mejorar habilidades técnicas mediante práctica y formación continua.requisitos:conocimientos en programación con python (pandas, numpy, scikit-learn) y sql básico/intermedio.conocimientos en estadística descriptiva, probabilidades, álgebra lineal y cálculo básico.conocimientos en machine learning básico (regresión, clasificación, clustering) y evaluación de modelos.conocimientos en visualización de datos con matplotlib, seaborn, power bi o tableau.conocimientos en tratamiento de nulos, outliers y transformación de variables.manejo de herramientas como jupyter, git/github y entornos virtuales.educación:licenciatura en informática, sistemas computacionales, ingeniería industrial, matemáticas, actuaría, electrónica, estadística o afín.beneficios:sueldo basefondo de ahorrodescuentos en compras de muebles y ropaaguinaldovacacionesprima vacacionalreparto de utilidadesdía libre de cumpleañosbecas para estudioútiles escolaresclub de protección familiarambiente de trabajo agradableentre otros beneficios y prestaciones#j-*-ljbffr