Científico de Datos

Descripción

Resumen: Buscamos un Científico de Datos práctico para fortalecer las canalizaciones de análisis destinadas a la planificación, la previsión y la optimización de inventarios dentro de la red de cadena de suministro de HP. Aspectos destacados: 1. Fortalecer las canalizaciones de análisis para la optimización de la cadena de suministro 2. Desarrollar y evaluar modelos para la previsión y el análisis de inventarios 3. Colaborar con ingenieros de datos y equipos de planificación Científico de Datos **Descripción \-** Descripción del puesto **Finalidad del puesto** Buscamos un Científico de Datos práctico para fortalecer nuestras canalizaciones de análisis que respaldan la planificación, la previsión y la optimización de inventarios en toda la red de cadena de suministro de HP. Este puesto actúa como puente entre la modelización de ciencia de datos y las operaciones analíticas, garantizando que el trabajo analítico avance sin problemas desde la exploración hasta la implementación y apoye una mejor planificación y toma de decisiones. El puesto colabora estrechamente con otros científicos de datos, ingenieros de datos y equipos de planificación para diseñar, probar y escalar soluciones impulsadas por modelos en Databricks y GitHub. **Principales responsabilidades** * Construir y mantener flujos de trabajo analíticos reproducibles en Databricks utilizando Python, PySpark y MLflow. * Aplicar las mejores prácticas de ingeniería de características, incluidas las características retardadas (lag), los promedios móviles y el manejo adecuado de los cortes de datos. * Traducir prototipos en código parametrizado y reutilizable que soporte ejecuciones semanales o mensuales en producción. * Desarrollar y evaluar modelos para la previsión a corto plazo, el seguimiento de las tasas de adhesión (attach rate) y el análisis de los buffers de inventario. * Vincular las salidas de los modelos con métricas comerciales tales como la precisión de la previsión, el sesgo y el nivel de servicio. * Trabajar con planificadores y equipos comerciales para transformar excepciones, pedidos pendientes (backlog) o problemas de servicio en características de datos o lógica analítica. * Garantizar el control de versiones y la reproducibilidad mediante GitHub y archivos de configuración. * Apoyar la integración de los resultados de los modelos con paneles de control (dashboards) y herramientas de apoyo a la toma de decisiones. * Colaborar con ingeniería de datos para validar las canalizaciones de datos y mantener la calidad de los datos. * Colaborar con científicos de datos especializados para convertir lógicas manuales recurrentes en procesos automatizados. * Participar en revisiones de código y documentación para garantizar la coherencia y el intercambio de conocimientos. * Identificar procesos redundantes o manuales y refactorizarlos en funciones o bibliotecas compartidas. * Contribuir a las mejores prácticas internas sobre reproducibilidad de modelos, documentación y transparencia analítica. **Conocimientos y experiencia requeridos** Habilidades sólidas de programación en Python, SQL, Databricks, GitHub y MLflow. Experiencia con Pandas, PySpark y Scikit\-learn. Capacidad demostrada para construir modelos de regresión, clasificación o series temporales aplicados a contextos comerciales. Conocimiento de técnicas de ingeniería de características, como retardos (lag), promedios móviles y codificación categórica, así como conciencia de métodos para evitar filtraciones de datos (data leakage). Experiencia en automatización de flujos de trabajo, reproducibilidad y scripts parametrizados. Capacidad para explicar los resultados analíticos y el comportamiento de los modelos en términos comerciales. **Deseable** Conocimiento de datos de cadena de suministro o planificación, como previsiones, pedidos pendientes (backlog) e inventarios. Experiencia con Power BI u otras herramientas similares de visualización. **Quién eres** Eres un resolutor de problemas al que le gusta transformar ideas analíticas en soluciones prácticas. Te sientes cómodo trabajando tanto en contextos de datos como comerciales, y puedes conectar conceptos estadísticos con resultados operativos. Eres metódico, organizado y entusiasta de ayudar a otros a desarrollar capacidades analíticas y de programación. **Puesto \-** Datos y Tecnología de la Información **Horario \-** Jornada completa **Turno \-** Primer turno (México) **Viajes \-** **Reubicación \-** No **Empleador de Igualdad de Oportunidades (EEO)** **\-** HP, Inc. brinda igualdad de oportunidades de empleo a todos sus empleados y futuros empleados, sin tener en cuenta raza, color, religión, sexo, origen nacional, ascendencia, ciudadanía, orientación sexual, edad, discapacidad o condición de veterano protegido, estado civil, estado familiar, discapacidad física o mental, condición médica, embarazo, predisposición genética o condición de portador, condición de servicio uniformado, afiliación política o cualquier otra característica protegida por las leyes nacionales, federales, estatales y locales aplicables. Te aseguramos que no serás sometido a ningún trato adverso si eliges divulgar la información solicitada. Esta información se proporciona de forma voluntaria. La información obtenida se mantendrá en estricta confidencialidad. Para obtener más información, revisa la Política de Igualdad de Oportunidades de HP o consulta tus derechos como solicitante según la ley aquí: “Conoce tus derechos: La discriminación laboral es ilegal"