ESPECIALISTA DE DATOS at Coppel SA de C V

Mexico City, Ciudad de México, Mexico -

Full Time

Start Date

Immediate

Expiry Date

21 Aug, 26

Salary

0.0

Posted On

23 May, 26

Experience

0 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

Skills

Data Analysis, Data Cleaning, Data Visualization, Machine Learning, Statistical Techniques, ETL Pipelines, Predictive Modeling, Python, SQL, Descriptive Statistics, Linear Algebra, Calculus, Data Manipulation, Dashboard Creation, API Integration, Exploratory Data Analysis

Industry

Retail

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). * 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: * Experiencia mínima de 1 año como analista de datos. * Experiencia mínima de 1 año en Limpieza y manipulación de datos: Tratamiento de nulos, outliers, transformación de variables * Conocimientos en Estadística descriptiva y probabilidades, Álgebra lineal y cálculo básico. Educación: * Licenciatura en Informática, Sistemas Computacionales, Ingeniería Industrial, Matemáticas, Actuaria, Electrónica, Estadística o afín. 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 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

The role involves analyzing, processing, and visualizing data using statistical techniques and machine learning to support business decision-making. Key tasks include data extraction, cleaning, developing ETL pipelines, and creating dashboards to communicate results.