RESPONSABLE CIENTIFICO DATOS

En FEMSA y todos nuestros negocios, los procesos de reclutamiento y selección son gratuitos y operan con principios de respeto por el individuo, la sociedad y el medio ambiente sin hacer distinción alguna por religión, género, edad, nivel socioeconómico, origen étnico, discapacidad u otros.

En Proximidad contamos con esquemas de trabajo flexibles.

Nombre Posición: RESPONSABLE CIENTÍFICO DATOS

Área: Customer Strategy

Ubicación: MONTERREY

Misión:

Lidera la generación de valor a travez del diseño, construcción y mantenimiento de los modelos de analítica avanzada. A su vez es responsable de la colaboración con los clientes para identificar y entender sus necesidades traduciéndolas en necesidades analíticas basadas en Machine Learning, Análisis estadísticos, OR o Inteligencia Artificial.

Principales responsabilidades:

1. Automatizar la toma de decisiones por medio de modelos estadísticos y de analítica avanzada capaces de anticipar oportunidades de negocio.
2. Apoyar en la toma de decisiones a través del entendimiento del comportamiento del cliente por medio de análisis estadísticos y modelos de analítica avanzada
3. Acelerar la identificación oportunidades de negocio a través de la construcción de modelos de ciencia de datos
4. Construir análisis que permitan anticiparnos y detectar oportunidades de negocio a través de técnicas de ciencia de datos
5. Diseñar, Construir y mantener los modelos de ciencia de datos / Machine Learning.
6. Asegurar el correcto funcionamiento y ajuste de los hiperparametros de los modelos de Machine Learning.
7. Con diferentes equipos accionables y/o recomendaciones que permitan mejorar la experiencia de usuario y cubrir las necesidades del consumidor final a través del programa de lealtad.

Decisiones Relevantes:

• Definir modelo de ML a implementar que asegure buena capacidad predictora.
• Planteamiento metricas que permitan evaluar la capacidad predictora de los modelos de ML a implementar.
• Definir analisis que permitan explicar comportamientos y patrones en la información de mejor manera.
• Definir arquitectura para la publicación de modelos de ML y su autoentrenamiento y evaluación de resultados.

Requisitos:

Experiencia: Manejo de fuerte volumen de información, Limpieza de Datos, Construcción de Modelos, Generación de Análisis.

Conocimientos: Machine Learning, Python, SQL, R.

Inglés: Intermedio

Competencias: Pensamiento sistémico, Orientación al Cliente, Organización y Ejecución.

Si esta oportunidad es de tu interés y cumples con los requisitos, ¡postúlate por este medio!

En FEMSA Servicios estamos comprometidos con asegurar entornos inclusivos, por lo tanto no discriminamos a las personas haciendo algún tipo de distinción, exclusión o manifestando alguna preferencia que no sea objetiva, racional, ni proporcional y que tenga por objeto obstaculizar, restringir, impedir, menoscabar o anular el reconocimiento, goce o ejercicio de los derechos humanos y libertades por cualquier motivo, incluyendo de origen, raza, estado civil, edad, opinión, género, credo, tribu, asociación o afiliación a un sindicato, etnicidad, clase social o económica, embarazo, identidad de género, orientación sexual, condición de salud, discapacidad o nacionalidad.

No es necesario que agregues fotografía al CV, tu talento es lo más valioso.