CIENTIFICO DE DATOS SR at Coppel SA de C V

Mexico City, , Mexico -

Full Time

Start Date

Immediate

Expiry Date

06 Aug, 26

Salary

0.0

Posted On

08 May, 26

Experience

5 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

Skills

Machine Learning, Python, SQL, R, Deep Learning, Natural Language Processing, Computer Vision, Statistical Modeling, Credit Risk Analysis, Data Monetization, Storytelling, Predictive Analytics, Clustering, PCA, t-SNE, Project Leadership

Industry

Retail

Description

Acerca de: 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. Responsabilidades: ● Asesorar 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. Requisitos: ● +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. Educación: Licenciatura en Informática, Estadística, Actuaría, Matemáticas, Ingeniería o afín. Deseable Maestría en Ciencia de Datos, Estadística o áreas relacionadas. Beneficios: ● Sueldo base ● Fondo de ahorro ● Descuentos en compras de muebles y ropa ● 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 Quiénes 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, imagen, orientación sexual, identidad de género, discapacidad, etc.”

Responsibilities

Lead teams in developing complex analytical projects using machine learning and statistics to drive business monetization and strategic decision-making. Oversee the full lifecycle of descriptive, predictive, and prescriptive models, specifically focusing on credit portfolios and risk policies.