EXPERTO DE DATOS

Tipo de colaborador

Objetivo del puesto

Desarrollar y aplicar metódos avanzados en análisis de datos para garantizar que los indicadores de calidad, proceso y negocio del Grupo PiSA faciliten en tiempo y forma la toma de decisiones, contribuyendo a la eficiencia operativa y la mejora continua.

Responsabilidades y actividades

• Recopilar, limpiar y procesar grandes volúmenes de datos o de diversas fuentes.
• Identificar fuentes de datos como son bases de datos internas, sistemas CRM, SAP, sitios web con impacto al negocio, redes sociales, entre otros que puedan necesitarse según la necesidad.
• Establecer métodos de extracción ya sea API, scripts, etc., que permita obtener los datos desde su origen.
• Garantizar la seguridad y el cumplimiento implementando controles de acceso, cifrado y protocolos de privacidad de datos.
• Detectar y corregir errores como son valores faltantes, valores atípicos, duplicados, inconsistencias de formato, verificar la precision e integridad de los datos asegurando que se encuentren completos.
• Normalizar y transformar datos en bruto convirtiendolos a formatos consistentes y utilizables, para agruparlos, resumiendoles y que puedan derivar en nuevas variables de los datos.
• Preparar datos para análisis seleccionando las características relevantes, codificando variables categóricas y creaando conjuntos de entrenamiento y prueba 
• Emplear técnicas avanzadas en análisis de datos y aprendizaje automático.
• Construir y validar modelos que identifiquen patrones, valores atípicos y tendencias en los datos, como tendencias lineales, estacionales o cíclicas.
• Interpretar e implementar analisis estadísticos: Evaluar la significancia estadística de los resultados y sacar conclusiones informadas.
• Generar algoritmos de aprendizaje automático o adecuado para la tarea específica, como clasificación, regresión o agrupamiento. 
• Desarrollar y aplicar modelos descriptivos, predictivos y prescriptivos, en el pronostico
• Crear nuevas variables a partir de las existentes para mejorar el rendimiento del modelo.
• Seleccionar algoritmos adecuados para la tarea de predicción, como regresión lineal, series de tiempo, árboles de decisión o redes neuronales.
• Integrar los modelos en los sistemas y procesos aplicables.
• Monitorear el rendimiento del modelo en datos reales y realizar ajustes según sea necesario. 
• Comunicar hallazgos de manera clara y concisa a audiencias técnicas y no técnicas, utilizando visualizaciones de datos.

Experiencia

• 3 años en Gestión de datos y análisis de información.
• 3 años en Elaboración y control de indicadores (Manejo de bases de datos, reportes, tableros de control).
• 3 años en Implementación de procesos de ETL (Extract, Transform, Load).
• 3 años en Desarrollo de visualizaciones y reportes (Creación y automatización de visuales utilizando herramientas de BI).
• 2 años en Lenguaje de programación nivel avanzado (Python/ R / SQL).
• 2 años en Implementación de modelos avanzados de análisis de datos (Aplicación de técnicas de aprendizaje automático, inteligencia artificial y estadística avanzada).
• 2 años en Desarrollo de sistemas de datos complejos (data warehouses, data lakes): Diseño e implementación de arquitecturas de datos.

Conocimientos

• Inglés avanzado
• Excel avanzado (gráficas, tablas dinámicas, macros, formulas lógicas avanzadas)
• Herramienta de inteligencia de negocio (Power BI preferencia, Tableau, Qlikview, etc.)
• Herramienta de programación de bases de datos (R/Python) nivel avanzado
• Técnicas de aprendizaje automático y modelado estadístico: Implementación y validación de modelos predictivos y prescriptivo 

Educación

Perfil Complementario

Deseable:

• Industria farmacéutica o de dispositivos médicos
• Experiencia en indicadores de negocio
• Machine learning, Deep learning
• Data Loss Prevention (DLP): Herramientas para asegurar la privacidad y protección de datos.
• Manejo y analisis de Bases de datos no relacionales