COORDINADOR CIENCIA DATOS

En FEMSA generamos valor económico y social y buscamos ser el mejor empleador y vecino. A través de nuestras Divisiones de Proximidad, Salud y Digital y Unidades de Negocio Coca-Cola FEMSA y FEMSA Negocios Estratégicos, empleamos a más de 320 mil personas en los 13 países donde tenemos presencia.

Nombre de la Posición: Coordinador Científico de Datos

Área: Auditoria

Ubicación: Monterrey

Objetivo de la Posición: Impulsar la transformación digital del departamento de Auditoría Interna (AI) a través de del desarrollo de soluciones de Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos e Inteligencia de Negocio que incrementen las capacidades actuales de monitoreo, detección, control y prevención de riesgos en las distintas verticales de auditoría (Operativa, Financiera, Cumplimiento Regulatorio, ESG y Ciberseguridad). Fungir como socio estratégico y consultor hacia AI para desarrollar una cultura digital e incrementar capacidades en el equipo de auditoría aplicadas a la identificación de casos de uso de digitalización de la revisión y monitoreo de riesgos, automatización de procesos, analítica predictiva, prescriptiva, etc.

Funciones:

1. Definir estándares de diseño y mejores prácticas para el desarrollo de soluciones de analítica avanzada así como liderar el aseguramiento de que estos estándares se cumplan tanto en el equipo especializado como en las cédulas funcionales de Auditoría Interna.
2. Analizar las necesidades de las verticales de AI y traducirlas a un diseño de proceso para soluciones de Ingeniería/Ciencia de Datos y Analítica de datos que sean compatibles con la arquitectura y herramientas del ecosistema digital de Auditoría Interna
3. Desarrollar soluciones de analítica descriptiva, aprendizaje supervisado, no supervisado, NLP, LLMs, etc. Gestionar datasets y modelos a partir datos estructurados, series de tiempo, archivos de texto y datos no estructurados, bases de datos de grafos, etc. para la detección de riesgos y la emisión de alertas inteligentes especializadas.
4. Desarrollar scripts y procesos de extracción, ingesta, transformación y modelado de datos fuente de AI y  de las distintas Unidades de Negocio hacia el Datalake de Auditoría Interna.
5. Impulsar la adopción de herramientas digitales y best-practices de gobierno de datos en AI a través de la colaboración con Jefaturas y Auditores para la optimización del proceso de auditoría y la estandarización y reforzamiento del uso de la infraestructura, el manejo de datos y prácticas de ciberseguridad.
6. Llevar a cabo la documentación relacionada a la definición de la especificación funcional, diseño de solución, manuales de usuario y demás que sean relevantes para el seguimiento y adopción de los casos de uso desarrollados.
7. Presentar y comunicar a los clientes externos e internos los procesos implementados. Adicionalmente, llevar a cabo pruebas de usuario, sesiones de entendimiento y capacitaciones para la adopción de los desarrollos.
8. Liderar iniciativas para promover la cultura digital en el equipo de auditoría a través del diseño e impartición de talleres de capacitación y mejores prácticas digitales.

Competencias:

• Relaciones interpersonales
• Orientación a resultados
• Organizado / Estructurado
• Pensamiento Analítico
• Autónomo

Requisitos:

3 a 5 años de experiencia laboral como Analytics Engineer en áreas de Auditoria y Finanzas.

Manejo de Tecnología clave (indispensable): Python (Pandas, Pyspark, Sklearn, Statsmodels, etc.), Databricks (Genie deseable), Azure Blob Storage, Azure Synapse, Azure Logic Apps, Azure Data Factory, Power BI, Power Automate, Microsoft Fabric (deseable), SQL.

Conocimiento: Desarrollo de scripts y procesos ejecutables de manera manual o calendarizadamente para automatizar la extracción, ingesta, transformación y modelado de datos fuente.

Ingles intermedio (indispensable)

Sabemos que desarrollar el talento de nuestros colaboradores es la mejor manera de generar valor, por eso en FEMSA construimos un entorno laboral inclusivo, diverso y global para formar los mejores colaboradores, líderes y personas.
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