**Ubicación:** CDMX – Oficina Central **Años de experiencia** : 2 años **Inglés:** intermedio avanzado **Resumen:** Desarrollar e implementar soluciones digitales enfocadas en la automatización, visualización, modelado y análisis de datos que ayuden a acelerar la toma de decisiones perspicaces, ágiles y que agreguen valor para contribuir al crecimiento rentable y sostenible de la compañía. **Un día en la vida de:** + Desarrollar e implementar herramientas relacionadas a la visualización de datos que faciliten identificar las oportunidades y riesgos dentro de DSP y Supply planning. + Automatizar procesos para reducir tiempos relacionados a la construcción de la información implementando RPAs, aplicaciones, scripts y cualquier otro tipo de soluciones con programación alineadas a las herramientas de la compañía tales como SAS, Python, R, SQL. + Soportar la toma de decisiones y hacer frente a los continuos retos externos a la empresa a través de métodos de aplicación como matemáticas, estadística y machine learning. + Habilitar la toma de decisiones basada en datos mediante la creación de modelos o prototipos personalizados a partir de tendencias o patrones percibidos junto con sus implicaciones (modelos predictivos, prescriptivos, descriptivos, etc.). + Expandir y optimizar la arquitectura de datos y optimizar el flujo y su recopilación para equipos multifuncionales. + Evaluar la necesidad de análisis y qué fuentes de datos internas o externas usar o adquirir. Especificar y aplicar técnicas matemáticas, estadísticas, de modelado predictivo o de machine learning apropiadas para analizar datos, generar propuestas, crear valor y respaldar la toma de decisiones. Herramientas: SAS, Python, Knime, DataRobot, etc. + Comunicar conceptos de transformación digital y participar en el desarrollo de habilidades digitales en diferentes áreas de la organización. + Documentar de acuerdo con los lineamientos corporativos los desarrollos e implementaciones de las herramientas digitales. **Lo que te hará exitoso:** + 2 años de experiencia realizando funciones similares. + Experiencia en Data Science, Data Analytics, Statistics, Data Analysis with Programming in SAS, R, Python, Data Arquitecture. + Título universitario de carreras como Ingeniería Informática, Matemáticas, Actuaría, Ciencias de la computación, Ciencias de Datos. + Manejo intermedio avanzado de Python, SQL, Power BI, Office + Inglés: avanzado