Propósito del cargo

El Analista sr Data Science será responsable de transformar datos complejos en insights accionables que impulsen decisiones estratégicas en Procurement y áreas relacionadas. Su rol combina pensamiento analítico riguroso con dominio técnico avanzado, aplicando modelos estadísticos, programación y automatización para resolver problemas de negocio, optimizar procesos y generar valor cuantificable.

Este profesional deberá manejar herramientas de análisis como Python, R y SQL (en BigQuery), trabajar con entornos de Big Data y Google Cloud Platform (GCP), y diseñar flujos automatizados mediante N8N. Además, será clave en la construcción de modelos predictivos, análisis cuantitativo, visualización de datos y evaluación de impacto financiero, ambiental o operacional.

Responsabilidades:

Diseño y Entrenamiento de Modelos Avanzados: Desarrollar modelos predictivos y prescriptivos utilizando machine learning y deep learning para optimizar procesos de procurement, forecasting de precios y gestión de proveedores.

Arquitectura y Gobernanza de Datos: Diseñar pipelines de datos robustos, asegurando calidad, integridad y disponibilidad para análisis avanzados en entornos cloud y locales.

Análisis Predictivo y Prescriptivo : Aplicar técnicas estadísticas y de IA para identificar patrones, riesgos y oportunidades en la cadena de suministro a nivel corporativo y regional.

Desarrollo de Soluciones IA Integradas: Implementar algoritmos en sistemas existentes (ERP, RPA, Ariba Sourcing) para automatizar decisiones y optimizar procesos.

Experimentación y Validación de Modelos: Diseñar A/B test, validar hipótesis y medir impacto de modelos en KPIs clave (costos, eficiencia, CM, etc).

Experiencia Requerida (Contenidos y años):

Mínimo 3 a 5 años en roles de análisis de datos, ciencia de datos o inteligencia de negocio.
Experiencia comprobada en entornos de Big Data, automatización de procesos, modelado estadístico y visualización avanzada.
Participación en proyectos con impacto financiero, operacional o ESG. Puede ser experiencia en otra área (finanzas, ventas, etc)

Educación:

Título universitario en Estadística, Ingeniería, Matemáticas, Ciencias de la Computación, Economía o afines.
Deseable especialización en Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial, Business Analytics o Supply Chain Analytics.

Conocimientos técnicos (Competencias técnicas para desempeñar sus funciones)

Programación y análisis: Python, SQL (deseable), R
Cloud computing: Azure, AWS, Google Cloud Platform (GCP)
Integración con modelos de IA: APIs, machine learning, deep learning
Automatización de procesos: Power Automate, RPA, Workflows ERP
Metodologías ágiles y de mejora continua (Lean, Scrum)
Inglés

Competencias claves (Otras competencias para desempeñar su rol en la organización)

Alto nivel de Accountability
Iniciativa y Autonomía
Tolerancia al trabajo bajo presión
Pensamiento Estratégico
Orientación al cliente
Capacidad analitica
Comunicación efectiva
Adaptabilidad y Flexibilidad












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