Gerencia Analítica Avanzada

Acerca de: Liderar el diseño, organización, desarrollo y la implementación de modelos de analítica avanzada y aprendizaje automático escalables para mejorar la eficiencia operativa con la finalidad de aumentar el ciclo de vida del cliente. Esto incluirá impulsar soluciones de extremo a extremo, desde la comprensión de los requisitos comerciales, la exploración de una gran cantidad de datos históricos y modelos de aprendizaje automático así como la construcción de prototipos y la exploración de soluciones conceptualmente nuevas. Responsabilidades : Liderar y supervisar equipos técnicos (Research Scientist, Científico de Datos, Ingeniero de Datos, MLOps Engineer, Arquitecto de Datos, etc.) y administrativos (Líder de Proyecto, Gerente, etc.) en proyectos de investigación y desarrollo en todas sus etapas a través de la definición de la visión y la estrategia de Grupo Coppel, desde el entendimiento del negocio hasta el despliegue en sistemas de producción, esto se hace para garantizar para la correcta implementación de las soluciones. Dominar el Core organizacional y del negocio de las tres grandes Unidades Comerciales de Grupo Coppel (Coppel Retail, BanCoppel y Afore Coppel) a través de la colaboración interdepartamental para emitir soluciones disruptivas e innovadoras hacia desafíos complejos mediante el camino más eficiente. Trabajar en estrecha colaboración con equipos de ingeniería de software a través de Metodologías Tecnológicas de Investigación y Desarrollo (ID e IDI) en boga para integrar modelos de Aprendizaje Automático (ML) exitosos en servicios de producción a gran escala y altamente complejos. Mantener documentos técnicos y comunicar los resultados a diversas audiencias con redacción, visualizaciones y presentaciones efectivas por medio de estrategias de confianza y posicionamiento para un correcto entendimiento de la aplicación de la Ciencia de Datos hacia el Negocio. Desarrollar proyectos de alto impacto para Grupo Coppel por medio de herramientas de analítica avanzada para obtener soluciones eficientes a problemas específicos que se encuentren mapeados por la organización a través de su alta relevancia estratégica y su alto valor económico. Investigar y desarrollar soluciones a distintos problemas de negocio desde un enfoque analítico y basado en evidencia que deriven de forma positiva sobre los indicadores financieros de Grupo Coppel. Investigar técnicas y herramientas de Analítica Avanzada de vanguardia en la industria, retail y banca, para ayudar a Grupo Coppel a la captación y retención de clientes a través de la capación continua y la participación en eventos a nivel nacional e internacional. Requisitos: Experiencia de 8 años dirigiendo equipos enfocados al análisis, manipulación, modelado e implementación de soluciones analíticas con aplicación a: riesgos, finanzas, mercadotecnia, retail e investigación, donde haya aplicado técnicas estadísticas, aprendizaje supervisado y no supervisado y/o aprendizaje reforzado. Programación (Python, R, Matlab, Julia, VBA, etc.) y modelado estadística (IBM SPSS Modeler, IBM SPSS Statistics, SAS Enterprise Guide, SAS Enterprise Miner, etc.). Base de Datos: MySQL, PostgreSQL, IBM Netezza, Deseable No SQL, etc. Herramientas Cloud: Azure, AWS, GCP, etc. Herramientas de machine learning, modelos estadísticos y procesos estocásticos. Conocimiento de instrumentos alternativos de inteligencia artificial. Escolaridad: Licenciatura o ingeniería en una disciplina altamente cuantitativa: Actuaría, Matemáticas, Computación, Estadística, Matemáticas Aplicadas, Física, Industrial, Sistemas, Economía y afines. Posgrado de formación científica en una de las disciplinas arriba señaladas o en Ciencia de Datos concretamente. Beneficios: Sueldo base Fondo de ahorro Descuentos en compras de muebles y ropa Aguinaldo Vacaciones Prima vacacional Reparto de utilidades Día de cumpleaños Becas para estudio Útiles escolares Club de protección familiar Ambiente de trabajo agradable Entre otros beneficios y prestaciones

Location: Mexico City, Mexico, MX

Posted Date: 10/16/2025