Coordinación Regional Data Science

Nestle Coordinación Regional Data Science in Mexico City , Mexico

Ubicación: CDMX – Oficina Central

Años de experiencia: 2 años

Inglés: intermedio avanzado

Resumen: Desarrollar e implementar soluciones digitales enfocadas en la automatización, visualización, modelado y análisis de datos que ayuden a acelerar la toma de decisiones perspicaces, ágiles y que agreguen valor para contribuir al crecimiento rentable y sostenible de la compañía.

Un día en la vida de:

1. Desarrollar e implementar herramientas relacionadas a la visualización de datos que faciliten identificar las oportunidades y riesgos dentro de DSP y Supply planning.
2. Automatizar procesos para reducir tiempos relacionados a la construcción de la información implementando RPAs, aplicaciones, scripts y cualquier otro tipo de soluciones con programación alineadas a las herramientas de la compañía tales como SAS, Python, R, SQL.
3. Soportar la toma de decisiones y hacer frente a los continuos retos externos a la empresa a través de métodos de aplicación como matemáticas, estadística y machine learning.
4. Habilitar la toma de decisiones basada en datos mediante la creación de modelos o prototipos personalizados a partir de tendencias o patrones percibidos junto con sus implicaciones (modelos predictivos, prescriptivos, descriptivos, etc.).
5. Expandir y optimizar la arquitectura de datos y optimizar el flujo y su recopilación para equipos multifuncionales.
6. Evaluar la necesidad de análisis y qué fuentes de datos internas o externas usar o adquirir. Especificar y aplicar técnicas matemáticas, estadísticas, de modelado predictivo o de machine learning apropiadas para analizar datos, generar propuestas, crear valor y respaldar la toma de decisiones. Herramientas: SAS, Python, Knime, DataRobot, etc.
7. Comunicar conceptos de transformación digital y participar en el desarrollo de habilidades digitales en diferentes áreas de la organización.
8. Documentar de acuerdo con los lineamientos corporativos los desarrollos e implementaciones de las herramientas digitales.

Lo que te hará exitoso:

1. 2 años de experiencia realizando funciones similares.
2. Título universitario de carreras como Ingeniería Informática, Matemáticas, Actuaría, Ciencias de la computación, Ciencias de Datos.
3. Manejo intermedio avanzado de Python, SQL, Power BI, Office.