Analista y Cientificos de Data

Objetivo (Propósito general del puesto)

Transformar datos en entendimiento y predicción del negocio mediante análisis estructurado, modelos analíticos y algoritmos de machine learning, habilitando la toma de decisiones informada, anticipando resultados y generando mejoras operativas y estratégicas basadas en datos.

Principales Actividades

(Breve concepto que describan las responsabilidades y resultados finales que se esperan del cargo)

1.Analizar el desempeño del negocio y generar insights accionables

• Analizar bases de datos internas para identificar tendencias, patrones y desviaciones.
• Realizar análisis exploratorio de datos (EDA).
• Identificar drivers de desempeño (ventas, rentabilidad, churn, eficiencia, etc.).
• Construir análisis comparativos y segmentaciones.
• Presentar hallazgos con storytelling basado en datos.
• Formular recomendaciones estratégicas sustentadas en evidencia cuantitativa.
• Medir impacto posterior a la implementación de recomendaciones.

2. Traducir necesidades del negocio en casos de uso analíticos

• Participar en sesiones de levantamiento con stakeholders.
• Definir problemas de negocio en términos analíticos.
• Diseñar casos de uso priorizados según impacto y factibilidad.
• Definir KPIs y métricas de éxito.
• Establecer hipótesis de análisis y criterios de validación.
• Diseñar experimentos (A/B testing cuando aplique).
• Elaborar business case cuantificando beneficios esperados.

3. Diseñar y mantener indicadores, reportes y dashboards

• Definir métricas estandarizadas y reglas de cálculo.
• Construir dashboards ejecutivos y operativos.
• Automatizar actualización de reportes.
• Validar consistencia y calidad de indicadores.
• Optimizar visualizaciones para facilitar interpretación.
• Mantener documentación de KPIs.
• Capacitar usuarios en interpretación de reportes.

4. Desarrollar, validar e implementar modelos analíticos y de machine learning

• Preparar datasets para modelado (feature engineering).
• Seleccionar técnicas estadísticas o algoritmos adecuados.
• Entrenar y validar modelos predictivos.
• Evaluar desempeño mediante métricas técnicas (RMSE, AUC, precisión, recall, etc.).
• Realizar validación cruzada y pruebas de robustez.
• Documentar supuestos y limitaciones del modelo.
• Implementar modelos en ambientes productivos.
• Monitorear performance y recalibrar cuando sea necesario.

5. Asegurar preparación, calidad y consistencia de datos

• Validar integridad y completitud de datos.
• Identificar y tratar valores atípicos o faltantes.
• Definir reglas de limpieza y transformación.
• Asegurar coherencia entre distintas fuentes.
• Documentar fuentes y diccionario de datos.
• Trabajar con ingeniería de datos para corregir problemas estructurales.

6. Colaborar para garantizar adopción y evolución analítica

• Socializar resultados con áreas de negocio.
• Traducir resultados técnicos en lenguaje ejecutivo.
• Acompañar implementación de recomendaciones.
• Medir adopción y uso de soluciones analíticas.
• Promover cultura data-driven.
• Identificar nuevas oportunidades de analítica avanzada.
• Participar en la definición del roadmap analítico.

Perfil Deseado

El puesto requiere viajes laborales? Si No

¿Qué proporción del tiempo (aproximado)?___10____ %

Carrera/ título profesional requerido:

Licenciatura o Ingeniería: Ingeniería Industrial, Sistemas, Informática, Ciencia de Datos, Matemáticas

Especialidad

Maestría o especialidad en Ciencia de Datos, Analítica, Maestría en sistemas, Inteligencia de Negocios o MBA

Experiencia previa: experiencia y tiempo

Manejo de Datos 5 años

Gestión de proyectos 3 años

Habilidad para interpretar datos, generar insights y comunicar recomendaciones 3 años

Manejo de idiomas: cuales y que nivel

Inglés: Intermedio o Avanzado

Manejo de herramientas tecnológicas, softwares específicos

Análisis de datos con SQL, Excel avanzado, Python