Analista de Datos/ Mineria de datos / Phyton
Ubicación:Ciudad de México.
Modalidad:100% presencia.
Tipo de puesto:Tiempo completo
¿Te entusiasma convertir datos complejos en conocimiento estratégico?
Buscamos a un Especialista en Minería de Datos que combine pensamiento analítico, dominio técnico y visión de negocio. Serás clave para generar modelos predictivos, automatizar procesos y crear visualizaciones que respalden decisiones críticas en una organización dinámica y orientada a resultados.
Principales responsabilidades:
- Integrar y depurar datos provenientes de diversas fuentes (bases de datos, APIs, archivos planos).
- Asegurar la calidad e integridad de los datos a través de procesos de limpieza y validación.
- Detectar patrones, tendencias y oportunidades mediante análisis estadístico avanzado.
- Construir modelos predictivos utilizando Python y librerías como pandas, numpy y scikit-learn.
- Crear dashboards interactivos y reportes automatizados en herramientas como Power BI, Tableau o Dash.
- Automatizar procesos de análisis para mejorar la eficiencia operativa.
- Colaborar estrechamente con equipos de negocio, tecnología y operaciones para diseñar soluciones basadas en datos.
- Presentar hallazgos de forma clara y accionable a través de visualizaciones enfocadas en KPIs.
Requisitos indispensables:
- Licenciatura en Ingeniería, Ciencias Computacionales, Matemáticas, Actuaría o carrera afín.
- Al menos 3 años de experiencia en minería de datos, análisis de datos o roles similares.
- Dominio de Python y sus principales librerías analíticas.
- Sólidos conocimientos en estadística avanzada y análisis de riesgos.
- Experiencia trabajando con bases de datos SQL y NoSQL.
- Capacidad para procesar y analizar grandes volúmenes de datos (Big Data).
- Habilidad para comunicar resultados técnicos a perfiles no técnicos.
Deseables:
- Experiencia en modelos de riesgo, scoring o prevención de fraude.
- Conocimiento de plataformas en la nube (AWS, GCP, Azure).
- Familiaridad con herramientas de control de versiones (Git).