TW Logística continúa creciendo y busca a un profesional con sólida base técnica en datos para unirse a nuestro equipo. Si dominas la ingeniería de datos, el modelamiento analítico y tienes pasión por transformar operaciones logísticas en decisiones inteligentes, este rol es para ti.
¿Qué harás en este rol?
- Diseñar e implementar pipelines ETL para consolidar, transformar y centralizar datos operativos desde múltiples fuentes (WMS, ERP, archivos planos).
- Construir y mantener modelos de datos que soporten el análisis de productividad, eficiencia y desempeño operacional.
- Desarrollar paneles BI de alta calidad (Power BI, Tableau u otras) a partir de la ingesta y unificación de bases de datos heterogéneas.
- Programar en Python para automatización de procesos, análisis exploratorio y desarrollo de modelos analíticos o de ML aplicados a la operación logística.
- Gestionar y consultar bases de datos relacionales mediante SQL avanzado: optimización de queries, modelado dimensional y gestión de grandes volúmenes.
- Generar y mantener KPIs operacionales, identificando brechas entre desempeño esperado y real.
- Apoyar proyectos de mejora continua y estandarización de métricas con análisis fundamentados.

Lo que necesitamos de ti:
- Formación universitaria en Ingeniería Civil Industrial, Informática, Estadística, Data Science u otra carrera con fuerte componente analítico.
- 3 a 5 años de experiencia en roles de analítica de datos, ingeniería de datos o BI, idealmente en logística, retail o supply chain.
- Dominio de Python como lenguaje de programación: pandas, numpy, sklearn, sqlalchemy y librerías de visualización.
- SQL avanzado: consultas complejas, joins, ventanas, modelado de datos.
- Experiencia comprobable construyendo pipelines ETL y unificando bases de datos de distintas fuentes.
- Desarrollo de dashboards BI a partir de ingesta y modelado de datos (no solo visualización).
- Experiencia extrayendo y procesando información desde diferentes WMS y/o ERP.

Sumarás puntos si tienes:
- Conocimiento en modelos de Machine Learning aplicados a operaciones: forecasting, clustering, detección de anomalías.
- Manejo de WMS Manhattan o ERP Odoo.
- Conocimiento funcional de flujos logísticos: almacenaje, fulfillment, inventario, distribución.
- Nociones de IA aplicada a logística: optimización de rutas, predicción de demanda, visión computacional en bodega.