¿Te apasiona el mundo de los datos, la estadística y el Machine Learning aplicado a la optimización de procesos? Si buscas un reto donde tu capacidad analítica impacte directamente en las decisiones estratégicas y operativas de una gran compañía, ¡esta es tu oportunidad!

Buscamos un/a Especialista en Previsión Estadística Temporal para unirse a un equipo dinámico e innovador. En este rol, serás el motor detrás de la transformación de datos históricos en previsiones precisas, liderando la innovación y la implementación de modelos predictivos de última generación.

nuestro cliente

Te incorporarás a una empresa líder en su sector, reconocida por su cultura de innovación tecnológica y su apuesta por la toma de decisiones basada en datos (data-driven). Nuestro cliente ofrece un entorno de trabajo colaborativo, con un alto nivel de exigencia técnica, donde tendrás la oportunidad de crecer profesionalmente e impulsar proyectos con un impacto real en el negocio a nivel global.

tus funciones

Como pieza fundamental del equipo de planificación y analítica, tu misión será desarrollar, mantener y optimizar los modelos de previsión de la demanda. Actuarás como el puente entre los datos complejos y la estrategia de negocio, asegurando que los algoritmos y las herramientas estadísticas se utilicen de manera eficiente en toda la cartera de productos.

Responsabilidades Clave
Gestión y mantenimiento de las herramientas de previsión estadística:

Automatización: Liderar la automatización de las herramientas de previsión y la generación de informes (reporting) para el equipo.

Desarrollo: Desarrollar y mantener el código base existente utilizado para las previsiones y los informes.

Gestión del conocimiento: Mantener el know-how sobre las herramientas de previsión y garantizar que todo el equipo tenga acceso y capacitación sobre las mismas.

Definición de estrategias de previsión estadística:

Análisis y Machine Learning: Analizar el comportamiento de la cartera de clientes e identificar los enfoques estadísticos y algoritmos de Machine Learning más adecuados para cada segmento.

Integración de datos: Identificar fuentes de datos externas que actúen como impulsores de variaciones e incorporarlas a los modelos en producción.

Adopción: Impulsar el uso y la adopción de previsiones estadísticas a lo largo de toda la cartera y la empresa.

Investigación y Desarrollo (I+D): Investigar nuevas técnicas predictivas para mejorar continuamente la precisión de los pronósticos, implementando proyectos de innovación en todo el equipo.

Monitorización: Desarrollar informes y alertas de forma continua para el seguimiento de las previsiones internas.

Ejecución y Análisis Operativo:

Cálculo mensual: Ejecutar el cálculo de la previsión mensual aplicando los modelos y parámetros más eficaces.

Calidad del dato: Definir y aplicar reglas de limpieza para los datos históricos basándose en la inteligencia de mercado, y establecer reglas para detectar y validar valores atípicos (outliers).

Líneas base: Seleccionar la línea base adecuada siguiendo las directrices del departamento.

Gestión por excepciones: Realizar revisiones de las previsiones por excepción, aprovechando las alertas y las estrategias de segmentación.

Traducción a negocio: Evaluar diferentes métodos y algoritmos, traduciendo su valor técnico en información empresarial procesable y accionable.

Análisis de rendimiento: Analizar el desempeño de las previsiones de meses anteriores para detectar tendencias y áreas de mejora.

requisitos del puesto

• Formación

  : Grado: Grado en Ciencias del Transporte y la Logística

• Idiomas

  : Inglés: C1

• Conocimientos

  : kinaxis, avanzado en word, excell, etc

• Experiencia

  : 2 años

Experiencia: Mínimo de 2 a 3 años de experiencia demostrable en puestos similares (Data Scientist, Statistical Forecaster, Demand Planner analítico).

Habilidades Técnicas (Hard Skills):

Formación superior en Estadística, Matemáticas, Bioestadística, Economía, Ingeniería o disciplinas afines.

Experiencia contrastada trabajando con modelos estadísticos y de Machine Learning en producción, preferiblemente con un fuerte enfoque en la previsión de series temporales.

Capacidad de programación a nivel avanzado en R o Python.

Deseable: Se valorará muy positivamente poseer conocimientos en Cadena de Suministro (Supply Chain), específicamente en Planificación de la Demanda (Demand Planning), así como experiencia utilizando la herramienta Kinaxis.

Habilidades Interpersonales (Soft Skills):

Visión y pensamiento estratégico.

Fuerte orientación a la consecución de resultados.

Excelentes habilidades de comunicación para traducir conceptos técnicos complejos a diferentes perfiles de negocio.

Idiomas: Dominio avanzado de inglés, indispensable para interactuar en un entorno internacional.

tus beneficios

Salario Competitivo: Retribución atractiva de 45.000¿-50.000¿ brutos anuales, según valía.

Conciliación y Flexibilidad: Creemos en el equilibrio entre la vida personal y profesional. Contarás con un horario de entrada flexible de 7:30h a 9:30h, para que adaptes tu jornada a tus necesidades.

Modelo Híbrido de Trabajo: Disfruta de 3 días de teletrabajo a la semana, combinando la comodidad de trabajar desde casa con la conexión y sinergia de los días presenciales en la oficina.

Cultura de Empresa: Formarás parte de un equipo colaborativo, en un entorno internacional y con oportunidades reales de impacto y desarrollo.

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somos empleo sostenible

La ambición de Randstad es ser la compañía de talento más equitativa y especializada del mundo. Ayudamos a las personas y a las organizaciones a desarrollar su verdadero potencial, buscando oportunidades que impulsen la sostenibilidad económica y prioricen el bienestar de las personas y el planeta.

empleo inclusivo

Nuestra convicción de que todas las personas, independientemente de su procedencia, tienen las mismas oportunidades de éxito se demuestra en nuestros procesos, donde promovemos la equidad laboral a través equipos diversos e inclusivos.

compromiso NetZero

Reforzamos nuestro compromiso ambiental para lograr la neutralidad de carbono en 2050 a través de la iniciativa Science Based Targets (SBTi).