35 Ofertas de Análisis Estadístico en Mexico

Practicante de Ingeniería Industrial o similar para ayudar con el análisis estadístico para la presentación de un curso profesional. Desarrollar hojas de cálculo de Excel de factores determinados y analizar utilizando diversos métodos estadísticos. Ofrecemos capacitación. Perfecto para estudiantes, esto califica como prácticas en la mayoría de las escuelas en Tijuana. Horarios flexibles dependiendo de las clases escolares. Pagamos el salario y todas las prestaciones de ley. No discriminamos por raza, genero, credo, origen, discapacidad u otro problema.

Tipo de puesto: Por periodo de prueba

Duración del contrato: 3 meses

Sueldo: $2, $3,000.00 a la semana

Escolaridad:

• Licenciatura trunca o en curso (Deseable)

Idioma:

• Inglés (Obligatorio)

Lugar de trabajo: Empleo presencial

• Gestiones y realización de los trabajos de estadística.
• Atención al cliente.

Actualmente buscamos a un experto en Ciencia de datos para trabajar con Scala

Formación académica: Ingeniero o afín.

Duración: 2 meses

Experiencia: Diseño y creación de contenidos, fundamentos del lenguaje Scala para ciencia de datos, estructuras de datos y manejo seguro de valores, funciones en Scala de orden superior: lambdas y composición, diseño de estructuras y patrones con clases en Scala, gestión de errores y validación de datos en Scala, procesamiento concurrente y asincrónico para ciencia de datos, introducción a Spark con Scala: conceptos y operaciones básicas, procesamiento estructurado de datos masivos con DataFrames y SQL en Spark, automatización de flujos de datos con Spark en Scala, construcción de modelos de aprendizaje automático en entornos distribuidos, análisis de flujos de datos en tiempo real con Scala y Spark, pruebas y calidad efectiva en programación funcional en Scala, gestión de proyectos, dependencias y despliegue en Scala, optimización de código y eficiencia en proyectos de ciencia de datos distribuidos.

Requisitos obligatorios:

• Sistema de facturación.
• Régimen (RESICO o actividad empresarial).
• Disponibilidad inmediata.

Diseñar la estrategia y ejecución de productos de Inteligencia Artificial (tradicional, generativa y agéntica), impulsando la transformación operativa del negocio bajo los principios de rentabilidad, agilidad, eficiencia y responsabilidad.

Responsable de: a) Identificar y priorizar oportunidades donde la IA y los datos generen ventajas competitivas y la optimización de operaciones; b) Comunicación efectiva en foros ejecutivos; c) Asegurar la rentabilidad, calidad, gobierno y ética de todos los productos de IA implementados; y d) Construir y desarrollar equipos de alto desempeño desde un liderazgo inspirador orientado a resultados.

• Liderar el diseño, desarrollo e implementación de soluciones de IA (modelos predictivos/prescriptivos, sistemas de recomendación, asistentes virtuales, automatización y optimización de operaciones). Supervisando la integración de dichas soluciones en los productos, servicios y procesos existentes, garantizando su escalabilidad y robustez. 20%
• Definir y ejecutar la visión estratégica de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial alineada con los objetivos corporativos. Anticipando tendencias tecnológicas e identificando oportunidades de negocio. 15%
• Dirigir la identificación, evaluación y adopción de nuevas tecnologías y tendencias en IA (aprendizaje profundo, NLP, visión por computadora, IA generativa, automatización inteligente, etc.). Trabajar en su implementación en colaboración con el equipo de Arquitectura (IT). 15%
• Comunicar el impacto de las soluciones de IA en el negocio, asegurando el alineamiento con los objetivos estratégicos. 10%
• Dirigir a los Científicos de Datos, Ingenieros de IA, Ingenieros de MLOps, o cualquier otro perfil asociado al área, proporcionando guía y asesoramiento técnico. Asimismo, debe ser un coach y mentor, capaz de detectar y potenciar talento. 10%
• Diseñar e implementar planes de desarrollo para los miembros del equipo a su cargo. Prever el dimensionamiento apropiado del equipo para asegurar niveles de excelencia en la operación del área. 10%
• Establecer y mantener las mejores prácticas de gobernanza, ética, seguridad y responsabilidad en el desarrollo y uso de IA. 5%
• Promover la colaboración interdisciplinaria entre áreas de tecnología, negocio y operaciones para maximizar el valor de la IA. 5%
• Fomentar la experimentación, el aprendizaje continuo y la innovación dentro del equipo y en la organización. 5%
• Representar a la compañía en foros internos y externos relacionados con IA y analítica avanzada. 5%

• Mínima: Posgrado (Ciencias Computacionales, Estadística, Matemáticas Aplicadas, MBA, Administración de Empresas)
• Deseada: Posgrado

• Mínima: 10 años - Puestos relacionados con Ciencia de Datos o Analítica Avanzada con 5 años en posiciones de liderazgo en el mismo campo
• Deseada: 15 años

• Machine Learning, Deep Learning (NLP) y otras áreas clave de IA.
• Frameworks y herramientas de IA (TensorFlow, PyTorch, Keras, OpenAI, etc.).
• Arquitecturas en la nube y soluciones de IA como servicio (AWS SageMaker, Azure AI, GCP AI Platform).
• Programas de Liderazgo

• Inglés: 90%, 90%, 90%

• Microsoft Office (Intermedio)
• Lenguajes: Python (Avanzado), SQL (Avanzado), Spark (Avanzado)
• Frameworks: PyTorch (Intermedio)
• MLOps: Mlflow (Intermedio)
• BI & Storytelling: Power BI (Intermedio)
• Cloud: AWS, Azure (Intermedio)
• Versionamiento y CI/CD: Git (Avanzado)
• Consola de Linux (Intermedio)

Pie de página - Externo

Diseñar la estrategia y ejecución de productos de Inteligencia Artificial (tradicional, generativa y agéntica), impulsando la transformación operativa del negocio bajo los principios de rentabilidad, agilidad, eficiencia y responsabilidad.

Responsable de: a) Identificar y priorizar oportunidades donde la IA y los datos generen ventajas competitivas y la optimización de operaciones; b) Comunicación efectiva en foros ejecutivos; c) Asegurar la rentabilidad, calidad, gobierno y ética de todos los productos de IA implementados; y d) Construir y desarrollar equipos de alto desempeño desde un liderazgo inspirador orientado a resultados.

• Liderar el diseño, desarrollo e implementación de soluciones de IA (modelos predictivos/prescriptivos, sistemas de recomendación, asistentes virtuales, automatización y optimización de operaciones). Supervisando la integración de dichas soluciones en los productos, servicios y procesos existentes, garantizando su escalabilidad y robustez. 20%
• Definir y ejecutar la visión estratégica de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial alineada con los objetivos corporativos. Anticipando tendencias tecnológicas e identificando oportunidades de negocio. 15%
• Dirigir la identificación, evaluación y adopción de nuevas tecnologías y tendencias en IA (aprendizaje profundo, NLP, visión por computadora, IA generativa, automatización inteligente, etc.). Trabajar en su implementación en colaboración con el equipo de Arquitectura (IT). 15%
• Comunicar el impacto de las soluciones de IA en el negocio, asegurando el alineamiento con los objetivos estratégicos. 10%
• Dirigir a los Científicos de Datos, Ingenieros de IA, Ingenieros de MLOps, o cualquier otro perfil asociado al área, proporcionando guía y asesoramiento técnico. Asimismo, debe ser un coach y mentor, capaz de detectar y potenciar talento. 10%
• Diseñar e implementar planes de desarrollo para los miembros del equipo a su cargo. Prever el dimensionamiento apropiado del equipo para asegurar niveles de excelencia en la operación del área. 10%
• Establecer y mantener las mejores prácticas de gobernanza, ética, seguridad y responsabilidad en el desarrollo y uso de IA. 5%
• Promover la colaboración interdisciplinaria entre áreas de tecnología, negocio y operaciones para maximizar el valor de la IA. 5%
• Fomentar la experimentación, el aprendizaje continuo y la innovación dentro del equipo y en la organización. 5%
• Representar a la compañía en foros internos y externos relacionados con IA y analítica avanzada. 5%

• Mínima: Posgrado (Ciencias Computacionales, Estadística, Matemáticas Aplicadas, MBA, Administración de Empresas)
• Deseada: Posgrado

• Mínima: 10 años - Puestos relacionados con Ciencia de Datos o Analítica Avanzada con 5 años en posiciones de liderazgo en el mismo campo
• Deseada: 15 años

• Machine Learning, Deep Learning (NLP) y otras áreas clave de IA.
• Frameworks y herramientas de IA (TensorFlow, PyTorch, Keras, OpenAI, etc.).
• Arquitecturas en la nube y soluciones de IA como servicio (AWS SageMaker, Azure AI, GCP AI Platform).
• Programas de Liderazgo

• Inglés: 90%, 90%, 90%

• Microsoft Office (Intermedio)
• Lenguajes: Python (Avanzado), SQL (Avanzado), Spark (Avanzado)
• Frameworks: PyTorch (Intermedio)
• MLOps: Mlflow (Intermedio)
• BI & Storytelling: Power BI (Intermedio)
• Cloud: AWS, Azure (Intermedio)
• Versionamiento y CI/CD: Git (Avanzado)
• Consola de Linux (Intermedio)

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Diseñar la estrategia y ejecución de productos de Inteligencia Artificial (tradicional, generativa y agéntica), impulsando la transformación operativa del negocio bajo los principios de rentabilidad, agilidad, eficiencia y responsabilidad.

Responsable de: a) Identificar y priorizar oportunidades donde la IA y los datos generen ventajas competitivas y la optimización de operaciones; b) Comunicación efectiva en foros ejecutivos; c) Asegurar la rentabilidad, calidad, gobierno y ética de todos los productos de IA implementados; y d) Construir y desarrollar equipos de alto desempeño desde un liderazgo inspirador orientado a resultados.

• Liderar el diseño, desarrollo e implementación de soluciones de IA (modelos predictivos/prescriptivos, sistemas de recomendación, asistentes virtuales, automatización y optimización de operaciones). Supervisando la integración de dichas soluciones en los productos, servicios y procesos existentes, garantizando su escalabilidad y robustez. 20%
• Definir y ejecutar la visión estratégica de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial alineada con los objetivos corporativos. Anticipando tendencias tecnológicas e identificando oportunidades de negocio. 15%
• Dirigir la identificación, evaluación y adopción de nuevas tecnologías y tendencias en IA (aprendizaje profundo, NLP, visión por computadora, IA generativa, automatización inteligente, etc.). Trabajar en su implementación en colaboración con el equipo de Arquitectura (IT). 15%
• Comunicar el impacto de las soluciones de IA en el negocio, asegurando el alineamiento con los objetivos estratégicos. 10%
• Dirigir a los Científicos de Datos, Ingenieros de IA, Ingenieros de MLOps, o cualquier otro perfil asociado al área, proporcionando guía y asesoramiento técnico. Asimismo, debe ser un coach y mentor, capaz de detectar y potenciar talento. 10%
• Diseñar e implementar planes de desarrollo para los miembros del equipo a su cargo. Prever el dimensionamiento apropiado del equipo para asegurar niveles de excelencia en la operación del área. 10%
• Establecer y mantener las mejores prácticas de gobernanza, ética, seguridad y responsabilidad en el desarrollo y uso de IA. 5%
• Promover la colaboración interdisciplinaria entre áreas de tecnología, negocio y operaciones para maximizar el valor de la IA. 5%
• Fomentar la experimentación, el aprendizaje continuo y la innovación dentro del equipo y en la organización. 5%
• Representar a la compañía en foros internos y externos relacionados con IA y analítica avanzada. 5%

• Mínima: Posgrado (Ciencias Computacionales, Estadística, Matemáticas Aplicadas, MBA, Administración de Empresas)
• Deseada: Posgrado

• Mínima: 10 años - Puestos relacionados con Ciencia de Datos o Analítica Avanzada con 5 años en posiciones de liderazgo en el mismo campo
• Deseada: 15 años

• Machine Learning, Deep Learning (NLP) y otras áreas clave de IA.
• Frameworks y herramientas de IA (TensorFlow, PyTorch, Keras, OpenAI, etc.).
• Arquitecturas en la nube y soluciones de IA como servicio (AWS SageMaker, Azure AI, GCP AI Platform).
• Programas de Liderazgo

• Inglés: 90%, 90%, 90%

• Microsoft Office (Intermedio)
• Lenguajes: Python (Avanzado), SQL (Avanzado), Spark (Avanzado)
• Frameworks: PyTorch (Intermedio)
• MLOps: Mlflow (Intermedio)
• BI & Storytelling: Power BI (Intermedio)
• Cloud: AWS, Azure (Intermedio)
• Versionamiento y CI/CD: Git (Avanzado)
• Consola de Linux (Intermedio)

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Diseñar la estrategia y ejecución de productos de Inteligencia Artificial (tradicional, generativa y agéntica), impulsando la transformación operativa del negocio bajo los principios de rentabilidad, agilidad, eficiencia y responsabilidad.

Responsable de: a) Identificar y priorizar oportunidades donde la IA y los datos generen ventajas competitivas y la optimización de operaciones; b) Comunicación efectiva en foros ejecutivos; c) Asegurar la rentabilidad, calidad, gobierno y ética de todos los productos de IA implementados; y d) Construir y desarrollar equipos de alto desempeño desde un liderazgo inspirador orientado a resultados.

• Liderar el diseño, desarrollo e implementación de soluciones de IA (modelos predictivos/prescriptivos, sistemas de recomendación, asistentes virtuales, automatización y optimización de operaciones). Supervisando la integración de dichas soluciones en los productos, servicios y procesos existentes, garantizando su escalabilidad y robustez. 20%
• Definir y ejecutar la visión estratégica de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial alineada con los objetivos corporativos. Anticipando tendencias tecnológicas e identificando oportunidades de negocio. 15%
• Dirigir la identificación, evaluación y adopción de nuevas tecnologías y tendencias en IA (aprendizaje profundo, NLP, visión por computadora, IA generativa, automatización inteligente, etc.). Trabajar en su implementación en colaboración con el equipo de Arquitectura (IT). 15%
• Comunicar el impacto de las soluciones de IA en el negocio, asegurando el alineamiento con los objetivos estratégicos. 10%
• Dirigir a los Científicos de Datos, Ingenieros de IA, Ingenieros de MLOps, o cualquier otro perfil asociado al área, proporcionando guía y asesoramiento técnico. Asimismo, debe ser un coach y mentor, capaz de detectar y potenciar talento. 10%
• Diseñar e implementar planes de desarrollo para los miembros del equipo a su cargo. Prever el dimensionamiento apropiado del equipo para asegurar niveles de excelencia en la operación del área. 10%
• Establecer y mantener las mejores prácticas de gobernanza, ética, seguridad y responsabilidad en el desarrollo y uso de IA. 5%
• Promover la colaboración interdisciplinaria entre áreas de tecnología, negocio y operaciones para maximizar el valor de la IA. 5%
• Fomentar la experimentación, el aprendizaje continuo y la innovación dentro del equipo y en la organización. 5%
• Representar a la compañía en foros internos y externos relacionados con IA y analítica avanzada. 5%

• Mínima: Posgrado (Ciencias Computacionales, Estadística, Matemáticas Aplicadas, MBA, Administración de Empresas)
• Deseada: Posgrado

• Mínima: 10 años - Puestos relacionados con Ciencia de Datos o Analítica Avanzada con 5 años en posiciones de liderazgo en el mismo campo
• Deseada: 15 años

• Machine Learning, Deep Learning (NLP) y otras áreas clave de IA.
• Frameworks y herramientas de IA (TensorFlow, PyTorch, Keras, OpenAI, etc.).
• Arquitecturas en la nube y soluciones de IA como servicio (AWS SageMaker, Azure AI, GCP AI Platform).
• Programas de Liderazgo

• Inglés: 90%, 90%, 90%

• Microsoft Office (Intermedio)
• Lenguajes: Python (Avanzado), SQL (Avanzado), Spark (Avanzado)
• Frameworks: PyTorch (Intermedio)
• MLOps: Mlflow (Intermedio)
• BI & Storytelling: Power BI (Intermedio)
• Cloud: AWS, Azure (Intermedio)
• Versionamiento y CI/CD: Git (Avanzado)
• Consola de Linux (Intermedio)

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La misión en "grupo-berel" es transformar datos en insights estratégicos para impulsar la toma de decisiones.

• Diseñar modelos de datos escalables y de alto rendimiento (estrella/snowflake).
• Optimizar estructuras de datos en la nube para mejorar tiempos de respuesta.
• Traducir necesidades de negocio en soluciones analíticas sostenibles.

Funciones clave:

• Diseñar procesos de ingesta, transformación y validación de datos desde diversas fuentes.
• Construir modelos analíticos multidimensionales optimizados para BI.
• Programar cubos de información y optimizar estructuras de datos en la nube.
• Diseñar y automatizar datasets analíticos y tableros de indicadores clave con Power BI, Tableau u otras herramientas.
• Coordinar sesiones de validación de datos con usuarios finales para asegurar confiabilidad y trazabilidad.
• Conectar equipos técnicos, usuarios de negocio y proveedores para garantizar soluciones alineadas a los objetivos estratégicos.

Perfil del candidato:

• Formación académica: Ingeniería en Sistemas, Ciencia de Datos, Informática o carrera afín (titulado).
• Experiencia:
• Al menos 3 años en análisis, desarrollo e implementación de proyectos de BI.
• Experiencia en diseño y desarrollo de Data Marts y soluciones de integración de datos.
• Habilidades técnicas:
• Dominio avanzado de Microsoft SQL Server (Stored Procedures, funciones, vistas).
• Modelado de datos dimensionales (estrella/snowflake).
• Integración de datos desde múltiples fuentes a Data Warehouses y Data Marts.
• Desarrollo de tableros de indicadores con Power BI, Tableau, Looker u otras herramientas BI.
• Habilidades humanas:
• Comunicación efectiva
• Colaboración y trabajo en equipo
• Pensamiento analítico, resolución de problemas y orientación a resultados.

Contratamos a un profesional con experiencia en análisis de datos para integrarse a nuestro equipo de Recursos Humanos. En este rol, serás responsable de recopilar y analizar grandes volúmenes de datos para brindar información estratégica a los usuarios de la empresa.

• Diseñar e implementar dashboards interactivos para mostrar la rotación, ausentismo e incidencias.
• Recopilar, depurar y analizar grandes volúmenes de datos de nómina y personal.
• Comprender los problemas cotidianos del área y transformarlos en soluciones basadas en datos.
• Desarrollar visualizaciones claras para transmitir información compleja de manera sencilla.
• Automatizar reportes manuales y proponer mejoras en procesos.

• Titulo universitario en Administración, RH, Ingeniería, Informática Administrativa o Economía.
• +2 años de experiencia en análisis de datos en RH o nómina.
• Excel avanzado, Power BI / Tableau (intermedio-avanzado) y SQL deseable.
• Inglés intermedio (deseable).
• Pensamiento analítico, atención al detalle y orientación a resultados.

Te ofrecemos un ambiente colaborativo con espacio para proponer mejoras, capacitación y desarrollo en herramientas BI, sueldo base mas prestaciones de ley y superiores.

Este es un proyecto innovador con enfoque en People Analytics que te permitirá crecer como profesional.