VeterisJobs
Descripción
El rol se centra en la optimización de los procesos de previsión estadística de demanda. Las responsabilidades diarias incluyen la ejecución del cálculo de la previsión mensual mediante la aplicación de modelos y parámetros eficaces. Esto conlleva la evaluación de distintos métodos y algoritmos de previsión para transformar los datos en información empresarial procesable. Se requiere definir y aplicar reglas de limpieza para los datos históricos, basándose en la información recopilada de los mercados, y establecer reglas para la detección de valores atípicos, revisando y validando los ajustes propuestos por los sistemas automatizados. La selección de la línea base adecuada se realiza siguiendo las directrices departamentales establecidas.Otra área fundamental es la mejora continua y la resolución de problemas. Esto implica realizar análisis de causa raíz e implementar acciones correctivas para mejorar la precisión de las previsiones estadísticas. Se analiza el rendimiento de las previsiones de meses anteriores para identificar tendencias y áreas de mejora. Se llevan a cabo revisiones de las previsiones por excepción, aprovechando alertas y estrategias de segmentación. El profesional propone e implementa iniciativas para aumentar la precisión de las previsiones y el rendimiento en los países asignados, impulsando la mejora en la segmentación de la demanda mediante la identificación, priorización y ejecución de proyectos clave. Además, identifica y promueve posibles mejoras dentro del departamento.
El puesto también requiere liderazgo técnico e interacción con el negocio. Esto incluye influir en ejecutivos y alta dirección sobre los beneficios de la analítica avanzada. Se debe demostrar una comprensión sólida de los modelos semánticos de Power BI, incluyendo fuentes de datos, tablas vinculadas y lógica subyacente, con capacidad para diagnosticar y resolver problemas técnicos. La gestión de relaciones con líderes locales y regionales de Planificación Empresarial Integrada es crucial para recopilar información del mercado, garantizar la alineación en suposiciones clave, integrar factores causales y valores atípicos en los modelos de previsión, y supervisar e impulsar la adopción de procesos de previsión automatizados a nivel nacional.