Auditor de Analítica de Datos e inteligencia Artificial

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 ."

Objetivo: Garantizar la transición de la auditoría tradicional hacia un modelo predictivo, continuo y automatizado, ejecutando de punta a punta proyectos tecnológicos de analítica de datos e Inteligencia Artificial. Diseñar e implementar scripts de auditoría automatizada, modelos analíticos y tableros de monitoreo continuo.

Responsabilidades:

• Ejecución y Entrega de Proyectos Analíticos: Traducir los objetivos de auditoría en soluciones técnicas tangibles, liderando el ciclo completo del proyecto: desde el entendimiento del riesgo del negocio hasta la puesta en producción de la prueba automatizada.
• Mapeo y Arquitectura de Datos Multientorno: Identificar, conectar y extraer datos de fuentes diversas y complejas de la organización, incluyendo servidores relacionales On-Premise (SQL Server), entornos en la nube (Google Cloud Platform - GCP), bases de datos NoSQL (MongoDB) y sistemas core de negocio (Oracle HCL, Salesforce, entre otros).
• Ingeniería de Datos para Auditoría (ETL): Diseñar pipelines de datos e implementar procesos robustos de limpieza, transformación y calidad de la información, garantizando que los análisis no generen falsos positivos y mantengan una pista de auditoría, auditable e íntegra.
• Análisis Avanzado enfocado en Causa Raíz: Desarrollar algoritmos analíticos y pruebas automatizadas sobre el 100% de las poblaciones de datos para detectar no solo síntomas operativos, sino los patrones y factores subyacentes (causas raíz) que originan los riesgos.
• Implementación de Monitoreo Continuo: Diseñar, construir y desplegar tableros interactivos (Dashboards) y alertas automatizadas de indicadores clave de riesgo (KRIs), facilitando la supervisión continua y oportuna por parte de la Gerencia Nacional.
• Innovación Aplicada (IA y Automatización): Desarrollar prototipos y soluciones funcionales utilizando Inteligencia Artificial Generativa (estructuración de datos no estructurados, análisis automatizado de reportes) y modelos de Machine Learning para clasificar o predecir comportamientos de riesgo.
• Servicio y Consultoría Interna: Actuar como el socio tecnológico de las células de auditoría (TI, Finanzas, Operación, SSFF), construyendo y transfiriéndoles activos digitales listos para usar en sus respectivas revisiones.

Licenciatura o Ingeniería en Ciencia de Datos, Tecnologías de la Información, Sistemas Computacionales, Actuaría, Matemáticas Aplicadas o carreras afines. Deseable: Especialidad o Certificaciones de posgrado en Big Data, Machine Learning o Inteligencia Artificial.

• Lenguajes y Bases de Datos (Nivel Experto): Maestría en SQL para infraestructuras locales y soluciones en la nube como BigQuery en GCP. Competencia técnica en Python o R para el
• desarrollo de analítica de datos avanzada.
• Ecosistemas Cloud y NoSQL: Conocimientos prácticos en Google Cloud Platform (GCP), así como en la gestión y extracción de información en bases de datos no relacionales, específicamente MongoDB.
• Arquitectura y Sistemas Core: Capacidad para la integración técnica y el entendimiento de flujos de información en plataformas corporativas como Salesforce y Oracle HCL.
• Visualización y Data Storytelling: Uso profesional de herramientas de Business Intelligence (Power BI, Tableau o Looker Studio) con un enfoque orientado a la narrativa de datos estratégica.
• Inteligencia Artificial y Tecnologías No-Code: Aplicación de Prompt Engineering, integración de APIs de modelos de lenguaje (LLMs) y uso de plataformas Low-Code/No-Code como
• AppSheet para la creación ágil de herramientas de Auditoría.

Ingles Intermedio

Experiencia indispensable implementando soluciones técnicas de datos desde cero (diseño de consultas complejas, automatización de scripts, conexiones de APIs y despliegue de

tableros). Experiencia trabajando en ambientes corporativos con arquitecturas de datos híbridas y masivas.

Software: Paqueteria Office, Google Workspace, Power BI y/oTableau, Ncase o MS Purview, Python y/o SQL

Beneficios:

Sueldo base

Fondo de ahorro

Descuentos en compras de muebles y ropa

Aguinaldo

Vacaciones

Prima vacacional

Reparto de utilidades

Día de cumpleaños

Becas para estudio

Útiles escolares

Club de protección familiar

Ambiente de trabajo agradable

Entre otros beneficios y prestaciones