Especializado en Planificación Logística y Optimización de Rutas con experiencia en el diseño, desarrollo y optimización de plataformas inteligentes para la planificación logística y el grupaje en rutas de largo recorrido. Especialista en la integración y análisis de datos en tiempo real, incluyendo la API de MSN Weather, para optimizar rutas, reducir costos operativos y mejorar la eficiencia en el transporte. Capaz de construir pipelines de datos robustos, implementar modelos de machine learning y garantizar la calidad y disponibilidad de los datos en entornos de alta demanda.
Funciones Diseñar e implementar pipelines de datos para la recolección, procesamiento y almacenamiento de datos logísticos y meteorológicos.
Integrar la API de MSN Weather para incorporar variables climáticas (precipitaciones, temperatura, viento) en los algoritmos de optimización de rutas.
Desarrollar algoritmos de optimización para el grupaje en rutas de largo recorrido, maximizando la eficiencia de carga y minimizando los tiempos de entrega.
Analizar grandes volúmenes de datos para identificar patrones y tendencias que mejoren la planificación logística.
Colaborar con equipos de desarrollo de software y operaciones logísticas para implementar soluciones escalables.
Garantizar la calidad, seguridad y disponibilidad de los datos mediante procesos de limpieza, validación y monitoreo.
Crear visualizaciones y reportes para stakeholders, proporcionando insights accionables basados en datos.
Mantener y optimizar bases de datos y sistemas en la nube para soportar operaciones en tiempo real.
Habilidades Técnicas: Dominio en el procesamiento de big data, modelado de datos, y optimización de algoritmos para logística. Experiencia en la integración de APIs externas (como MSN Weather) y manejo de datos en tiempo real.
Analíticas: Capacidad para analizar y cruzar datos complejos, identificando correlaciones entre variables climáticas y logísticas para mejorar la toma de decisiones.
Resolución de problemas: Enfoque proactivo para abordar desafíos técnicos y logísticos, proponiendo soluciones innovadoras.
Comunicación: Habilidad para traducir requerimientos técnicos en soluciones comprensibles para equipos no técnicos.
Trabajo en equipo: Experiencia colaborando con equipos multidisciplinarios, incluyendo ingenieros de software, científicos de datos y gerentes logísticos.
Tecnológicas Lenguajes de Programación: Python, SQL, R (opcional).
Herramientas de Big Data: Apache Spark, Hadoop, Kafka.
Bases de Datos: PostgreSQL, MongoDB, Snowflake, o similares.
Cloud: AWS (S3, Redshift, Lambda), Azure, Google Cloud Platform.
APIs: Experiencia con MSN Weather API, REST APIs, y otras APIs de datos en tiempo real.
Machine Learning: Scikit-learn, TensorFlow, o PyTorch para modelado predictivo.
Visualización de Datos: Power BI, Tableau, o Looker.
Control de Versiones: Git.
Otros: Conocimiento en herramientas de orquestación como Airflow y contenedores (Docker, Kubernetes).
Formación Grado en Ingeniería Informática, Ciencias de Datos, Ingeniería Industrial, Matemáticas, o campo relacionado.
Preferiblemente, máster o certificación en Big Data, Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial, o Logística.
Certificaciones relevantes (opcional): AWS Certified Big Data, Google Cloud Professional Data Engineer,
Microsoft Azure Data Engineer Associate.
Experiencia Mínimo 3-5 años de experiencia como Ingeniero / a de Datos, preferiblemente en el sector logístico o de transporte.
Experiencia demostrada en la integración de APIs externas, como MSN Weather, para la optimización de procesos.
Proyectos previos en el desarrollo de pipelines de datos y algoritmos de optimización para rutas de largo recorrido.
Experiencia en entornos cloud y manejo de grandes volúmenes de datos en tiempo real.
Participación en proyectos de grupaje o planificación logística, con resultados medibles en reducción de costos o mejora de eficiencia.
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