Demand Planner Temporal

Experiencia: Mínimo de 2 a 3 años de trayectoria sólida en puestos similares (previsión de demanda, analítica de datos, ciencia de datos aplicada a negocio).

Formación: Estudios universitarios finalizados en Estadística, Matemáticas, Bioestadística, Economía, Ingeniería o disciplinas afines. ¡Poseer un máster en un campo relacionado será muy valorado!

Habilidades Técnicas (Hard Skills):

Experiencia demostrable trabajando con modelos estadísticos y de machine learning en entornos de producción.

Experiencia específica en previsión de series temporales (time series forecasting).

Se valorará como un gran plus: Experiencia en herramientas como Power BI, Kinaxis y conocimientos sólidos de programación.

Habilidades Interpersonales (Soft Skills):

Excelente visión estratégica y analítica.

Fuerte orientación a resultados.

Altas capacidades de comunicación (habilidad para traducir datos complejos a lenguaje de negocio).

Idiomas: Nivel fluido de inglés (imprescindible para el día a día).

Salario Competitivo: Retribución atractiva de 40.000€ brutos anuales.

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.

¿Te apasiona transformar datos complejos en decisiones estratégicas? ¿Buscas un reto donde puedas aplicar tu conocimiento en modelos estadísticos y de machine learning para revolucionar la forma en que se anticipa el mercado?

Buscamos a un/a profesional temporal con visión analítica y estratégica para unirse a un equipo de alto rendimiento. Si quieres ser el motor que impulse la innovación en los procesos de previsión, liderar la analítica avanzada e influir directamente en las decisiones de la alta dirección, ¡queremos conocerte!

Como parte fundamental del equipo, tu día a día estará enfocado en optimizar y liderar los procesos de previsión estadística:

Modelado y Análisis de Datos:

Ejecutar el cálculo de la previsión mensual utilizando los modelos y parámetros más eficaces.

Evaluar diferentes métodos y algoritmos de previsión, traduciendo su valor en información empresarial procesable (actionable insights).

Definir y aplicar reglas de limpieza para los datos históricos basándose en la información (insights) recopilada de los mercados.

Establecer reglas para la detección de valores atípicos (outliers) históricos, revisando y validando los ajustes propuestos por el sistema.

Seleccionar la línea base (baseline) adecuada siguiendo las directrices del departamento.

Mejora Continua y Resolución de Problemas:

Realizar análisis de causa raíz (RCA) e implementar acciones correctivas para mejorar la precisión de las previsiones estadísticas.

Analizar el rendimiento de las previsiones de meses anteriores para identificar tendencias y áreas de mejora.

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

Proponer e implementar iniciativas para aumentar la precisión de las previsiones y el rendimiento en los países asignados.

Impulsar la mejora en la segmentación de la demanda identificando, priorizando y ejecutando proyectos clave.

Identificar y promover posibles mejoras dentro del departamento y apoyar su implementación.

Liderazgo Técnico e Interacción con el Negocio:

Influir en los ejecutivos y la alta dirección sobre los beneficios reales de la analítica avanzada.

Demostrar una sólida comprensión de los modelos semánticos de Power BI (fuentes de Snowflake, tablas vinculadas y lógica subyacente) con capacidad para diagnosticar y resolver problemas técnicos.

Gestionar las relaciones con los líderes locales y regionales de Planificación Empresarial Integrada (IBP) para:

Recopilar información del mercado y garantizar la alineación en las suposiciones clave.

Integrar factores causales y valores atípicos en los modelos de previsión.

Supervisar e impulsar la adopción de procesos de previsión automatizados a nivel nacional.