Description
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:
* colaborar en el análisis, interpretación y visualización de datos para resolver problemas de negocio, apoyar la toma de decisiones del negocio y generar valor a través del uso de técnicas estadísticas, algoritmos de aprendizaje automático y programación, bajo la supervisión de perfiles más experimentados. Contribuir activamente en las distintas etapas de un proyecto de análisis o modelado.
* recolección y limpieza de datos: extraer datos de distintas fuentes y prepararlos para el análisis, eliminando errores o inconsistencias.
* análisis exploratorio: explorar y visualizar los datos para identificar patrones, tendencias y relaciones clave.
* apoyo en el modelado predictivo: implementar modelos básicos de machine learning y evaluar su rendimiento con métricas adecuadas.
* automatización de tareas: desarrollar scripts y pequeños pipelines para automatizar procesos de análisis y limpieza de datos.
* visualización y comunicación: crear gráficos, dashboards e informes para presentar resultados de manera clara a otros equipos.
* aprendizaje y colaboración: trabajar junto a perfiles más experimentados y mejorar habilidades técnicas mediante práctica y formación continua.
* recolección y extracción de datos: conectar con fuentes de datos (apis, bases de datos, archivos planos, etc.) para extraer información
* transformación y limpieza de datos (etl): participar en el diseño y desarrollo de pipelines etl/elt (extract, transform, load). Limpiar, estructurar y formatear los datos para su uso en análisis o modelos.
* colaboración con científicos de datos y analistas: proveer datos limpios y organizados para análisis y modelado. Entender los requerimientos del negocio y traducirlos en soluciones técnicas.
requisitos:
* escolaridad requerida: profesional económico - administrativa certificaciones o licencias complementarias:
* "programación:python (pandas, numpy, scikit-learn), sql básico/intermedio
* machine learning básico: algoritmos como regresión, clasificación, clustering, evaluación de modelos (accuracy, f1, etc.)
* inglés b1
* sin experiencia laboral (recien egresados) o maximo 2 año de experiencia en fuciones similiares de analisis de datos e ingenieria de datos..
beneficios:
* sueldo base
* fondo de ahorro
* descuentos en compras de muebles y ropa
* incentivos
* aguinaldo
* vacaciones
* prima vacacional
* reparto de utilidades
* día libre de cumpleaños
* becas para estudio
* útiles escolares
* club de protección familiar
* ambiente de trabajo agradable
* entre otros beneficios y prestaciones
quienes somos:
grupo empresarial de capital mexicano fundado en culiacán, sinaloa. En 2021 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."
responsibilities
* realizar proyectos de analítica descriptiva que contemplen fases de entendimiento de negocio, preparación de datos, creación de procesos de toma de decisiones o reportes e implementación de las soluciones para la monetización de proyectos dentro del grupo
* realizar programas en sql, python o ambientes similares (spss modeler) para apoyar procesos de toma de decisiones
* realizar lógicas de negocio y reportes para mantener la eficiencia en los procesos de toma de decisiones
* revisar que los activos analíticos creados van con sentido de negocio para evitar reprocesos por entendimiento de negocio
* almacenar las mejores prácticas en temas de programación para la optimización de procesos de construcción de lógicas de negocio y reportes
* brindar apoyo técnico para asegurar que los datos sean los adecuados para generar procesos analíticos que soporten la toma de decisiones (business intelligence)
* realizar pruebas e implementaciones sobre nuevas herramientas para los requerimientos de reportería garantizando las mejores herramientas para la construcción de activos analíticos
qualifications
* $bnea de iniciativas terminadas
* # de iniciativas finalizadas