El especialista de explotación de datosserá responsable de diseñar y optimizar estrategias de manejo y análisis de información que impacten en decisiones comerciales y financieras. Colaborará estrechamente con áreas clave, integrando análisis avanzado de datos en procesos de negocio.responsabilidades clave:diseñar y ejecutar estrategias a largo plazo para la gestión y explotación de datos.analizar datos cuantitativos y cualitativos en entornos digitales para obtener insights de valor.desarrollar consultas y modelos predictivos mediante el uso de herramientas de machine learning.crear sistemas de visualización de datos (dashboards) para presentar resultados claros y prácticos.administrar sistemas de almacenamiento y estructuras de datos, optimizando la accesibilidad y seguridad de la información.colaborar con equipos de ingeniería de datos y desarrollo para implementar soluciones ágiles y escalables.perfil del candidato:escolaridad: ingeniería en datos, actuaría, ingeniería en sistemas o afines; preferible maestría en explotación de datos.experiencia: 5 años en análisis de datos en sectores tecnológicos, idealmente liderando proyectos de explotación de datos y modelos predictivos.competencias técnicas:lenguajes y herramientas: dominio avanzado en python (especialmente con bibliotecas como pandas, polars, scikit-learn), databricks, streamlit y power bi.tecnologías: experiencia con azure y azure devops para la gestión de grandes volúmenes de datos, visualización avanzada y machine learning.desarrollo de modelos: capacidad probada en la creación y manejo de modelos de machine learning.ecosistemas big data: conocimientos en manejo de bases de datos distribuidas y nuevas tecnologías para la explotación de datos.competencias metodológicas:metodologías ágiles: experiencia en trabajo ágil, con planificación semanal y revisiones constantes.integración de análisis en el negocio: capacidad para aplicar el análisis de datos a necesidades comerciales y financieras, colaborando con equipos de finanzas, comercial y desarrollo.competencias personales:habilidades de análisis y solución de problemas complejos.comunicación efectiva para transmitir resultados a audiencias técnicas y no técnicas.iniciativa y creatividad para plantear nuevas formas de optimizar procesos a través del análisis de datos.trabajo en equipo y habilidad para gestionar proyectos colaborativos.proceso de selección: la selección incluirá entrevista inicial, pruebas de competencia, y entrevista final.-requerimientos- educación mínima: educación superior - licenciatura3 años de experienciapalabras clave: datael especialista de explotación de datosserá responsable de diseñar y optimizar estrategias de manejo y análisis de información que impacten en decisiones comerciales y financieras. Colaborará estrechamente con áreas clave, integrando análisis avanzado de datos en procesos de negocio.responsabilidades clave:diseñar y ejecutar estrategias a largo plazo para la gestión y explotación de datos.analizar datos cuantitativos y cualitativos en entornos digitales para obtener insights de valor.desarrollar consultas y modelos predictivos mediante el uso de herramientas de machine learning.crear sistemas de visualización de datos (dashboards) para presentar resultados claros y prácticos.administrar sistemas de almacenamiento y estructuras de datos, optimizando la accesibilidad y seguridad de la información.colaborar con equipos de ingeniería de datos y desarrollo para implementar soluciones ágiles y escalables.perfil del candidato:escolaridad: ingeniería en datos, actuaría, ingeniería en sistemas o afines; preferible maestría en explotación de datos.experiencia: 5 años en análisis de datos en sectores tecnológicos, idealmente liderando proyectos de explotación de datos y modelos predictivos.competencias técnicas:lenguajes y herramientas: dominio avanzado en python (especialmente con bibliotecas como pandas, polars, scikit-learn), databricks, streamlit y power bi.tecnologías: experiencia con azure y azure devops para la gestión de grandes volúmenes de datos, visualización avanzada y machine learning.desarrollo de modelos: capacidad probada en la creación y manejo de modelos de machine learning.ecosistemas big data: conocimientos en manejo de bases de datos distribuidas y nuevas tecnologías para la explotación de datos.competencias metodológicas:metodologías ágiles: experiencia en trabajo ágil, con planificación semanal y revisiones constantes.integración de análisis en el negocio: capacidad para aplicar el análisis de datos a necesidades comerciales y financieras, colaborando con equipos de finanzas, comercial y desarrollo.competencias personales:habilidades de análisis y solución de problemas complejos.comunicación efectiva para transmitir resultados a audiencias técnicas y no técnicas.iniciativa y creatividad para plantear nuevas formas de optimizar procesos a través del análisis de datos.trabajo en equipo y habilidad para gestionar proyectos colaborativos.proceso de selección: la selección incluirá entrevista inicial, pruebas de competencia, y entrevista final.-requerimientos- educación mínima: educación superior - licenciatura3 años de experienciapalabras clave: data
salario: 35000 mxn/month.