Objetivo:

Consolidar y escalar el uso de ciencia de datos dentro de la organización mediante la creación de modelos predictivos, soluciones de machine learning, automatización analítica y generación de conocimiento estratégico a partir de grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados.

Perfil:

Financiero, economista o contador especializado en Power BI: desarrollo, análisis y administración de estructura de informes en Power BI. (orígenes de datos, Power query, diseño de informes/visuales/paneles, DAX, etc.) 

Requerimientos:

• Licenciatura o estudiante de la carrera de finanzas o contabilidad.
• Análisis de información financiera
• Conocimiento avanzado de MS Excel
• Conocimiento intermedio de Power BI
• Modelos de Datos en SQL
• Conocimiento y experiencia con los sistemas ERP (Exactus / Softland).
• Habilidades de gestión de proyectos (incluida la realización de reuniones eficientes).
• Conocimientos de Estadísticas, Cálculos Matemáticos
• Dominio intermedio del idioma Inglés
• Alta orientación a los resultados
• Alto sentido de colaboración y trabajo en equipo
• Título en Ciencia de Datos, Estadística, Ingeniería o afines (maestría deseable).                            
• 4+ años de experiencia en analítica avanzada y 2+ años liderando equipos o proyectos. 
• Dominio de Python, SQL y herramientas de visualización (Power BI, Tableau, etc.).   
• Experiencia en modelos predictivos y despliegue en producción.                            
• Conocimientos en MLOps, Git, Docker, MLflow (deseable).                            
• Manejo de entornos cloud (AWS, GCP, Azure) y metodologías ágiles (Scrum, Kanban).                 

Competencias:

• Adaptabilidad y fexibilidad       
• Orientación a los resultados        
• Comunicación        
• Planificación y organización       
• Orientación al aprendizaje      
• Pensamiento analítico           
• Trabajo en equipo            
• Orientación a la calidad            
• Iniciativa y autonomía            
• Innovación              

Responsabilidades:

• Crear informes y paneles de Power BI basados en los requisitos empresariales.
• Participar con las partes interesadas en los esfuerzos formales e informales de mejora de procesos.
• Crear herramientas o sistemas de inteligencia de negocios, incluyendo diseño de bases de datos, hojas de cálculo o salidas relacionadas.
• Mantener o actualizar las herramientas de inteligencia de negocios, bases de datos, cuadros de mando, sistemas o métodos.
• Realizar ocoordinar pruebas para asegurar que la inteligencia es consistente con las necesidades definidas.
• Recopilar datos de inteligencia de negocios delos informes disponibles de la industria, información pública, informes de campo o fuentes compradas.
• Identificar o monitorizar clientes actuales y potenciales,utilizando herramientas de inteligencia de negocios.
• Sintetizar los datos actuales de inteligencia empresarial para respaldar las recomendaciones de acción.
• Generar informes estándar o personalizadosque resuman los datos empresariales, financieros o económicos para su revisión por ejecutivos, gerentes, clientes y otras partes interesadas.
• Otras responsabilidades afines al puesto.
• Diseñar e implementar la estrategia de ciencia de datos alineada con los objetivos del negocio.       
• Coordinar equipos multidisciplinarios (científicos de datos, analistas, ingenieros de datos).               
• Gestionar el ciclo de vida de los proyectos analíticos, desde la identificación del problema hasta la implementación.
• Asegurar la aplicación de buenas prácticas de modelado, programación, documentación y versionado.
• Establecer procesos de validación, pruebas y mantenimiento de modelos predictivos y algoritmos.
• Supervisar el cumplimiento de políticas de calidad de datos, privacidad y seguridad.
• Presentar resultados y recomendaciones analíticas a la alta dirección y otros stakeholders.         
• Planificar la carga de trabajo del equipo y asignar prioridades a los proyectos.                            
• Revisar código, resultados estadísticos y validaciones de los modelos generados.                            
• Coordinar sesiones de descubrimiento con áreas funcionales para identificar oportunidades de mejora mediante analítica.                            
• Elaborar cronogramas y asegurar el cumplimiento de plazos establecidos.                            
• Gestionar herramientas y recursos técnicos necesarios para el desarrollo de modelos (entornos cloud, servidores, librerías, etc.).                            
• Dar seguimiento al desempeño del equipo y promover capacitaciones técnicas.                            
• Mantenerse actualizado en tendencias y tecnologías emergentes en ciencia de datos.                                              

Horario

L-V 7:00am - 4.30pm o 8:00am - 5.30pm