COORDINADOR DIGITAL DE AUDITORIA INTERNA | CORPORATIVO

Fecha: 29 ene. 2026

Ubicación: MX

Empresa: Arca Continental, S.A.B. de C.V. P

Nuestra compañía

Arca Continental S.A.B. de C.V., con sede en Monterrey, México, es la segunda embotelladora de Coca-Cola más grande de América Latina y una de las más importantes a nivel global. Con más de 99 años de trayectoria, nos dedicamos a la producción, distribución y venta de bebidas de Coca-Cola, así como de botanas bajo las marcas Bokados (México), Inalecsa (Ecuador), y Wise y Deep River (EE.UU).

 

Atendemos a más de 129 millones de personas en México, Ecuador, Perú, Argentina y el suroeste de Estados Unidos y contamos con más de 70,400 colaboradores que juntos hacemos la diferencia positiva.

En Arca Continental impulsamos activamente la sostenibilidad ambiental y social, a través de iniciativas como petstar, la planta de reciclaje de PET grado alimenticio más grande del mundo; el programa Escuelas de Lluvia, que capta millones de litros de agua pluvial en comunidades; y proyectos de reforestación y restauración de ecosistemas. Estas acciones reafirman nuestro compromiso con el desarrollo responsable y la construcción de un mejor futuro para todos. 

 

Misión del puesto

Diseñar, desarrollar e implementar soluciones digitales basadas en análisis de datos para el departamento de Auditoría Interna, mediante la creación de pipelines de procesamiento, reportes automatizados, modelos de aprendizaje automático y herramientas de visualización que incrementen la eficiencia, calidad y alcance de las revisiones de auditoría.

 

Responsabilidades clave

  • Diseñar e implementar reportes automatizados y soluciones analíticas avanzadas para identificar oportunidades de mejora en las revisiones de Auditoría Interna y brindar soporte técnico durante su aplicación.
  • Desarrollar y mantener pipelines de datos para la ingesta, transformación y procesamiento de información desde múltiples fuentes (SAP, APIs, sistemas internos), asegurando la calidad y disponibilidad de datos para modelos analíticos y reportes automatizados.
  • Optimizar y actualizar continuamente los modelos de datos, aplicaciones y soluciones existentes, enfocándose en mejorar el rendimiento, escalabilidad y precisión de los resultados entregados.
  • Administrar infraestructura y servicios en la nube, garantizando el uso eficiente de recursos y el cumplimiento de políticas de seguridad y gobernanza de TI.
  • Contribuir en el desarrollo de iniciativas de innovación digital (Inteligencia Artificial Generativa, Machine Learning, Business Intelligence) que transformen las capacidades analíticas del área de Auditoría Interna.

 

Cualificaciones y requerimientos

  • 2 años de experiencia con el stack de desarrollo de Ciencia de Datos (Python, Pandas, Scikit Learn)
  • 2 años de experiencia con el stack de desarrollo de Ingeniería de Datos (SQL, PySpark, APIs)
  • 1 año de experiencia con con PaaS (Databricks, Snowflake)
  • 1 año de experiencia con servicios de datos de Azure (Data Factory, Azure SQL, Storage Accounts)

 

Características deseables

  • Experiencia o formación profesional en áreas de Auditoría Interna, Administración y Finanzas o afín
  • Experiencia o formación profesional en áreas de Ingenería, Desarrollo de Software o afín
  • Experiencia o familiaridad con con plataformas de visualización de información (PowerBI)

 

¡Importante!

Los candidatos internos que deseen participar en el proceso de selección deberán asegurarse de cumplir con los criterios y lineamientos de la Política de Selección y Contratación de Colaboradores antes de postularse. Consúltalos aquí.

 

Nuestro compromiso

En Arca Continental nos esforzamos por crear un entorno colaborativo e inclusivo que permita el desarrollo profesional y personal de nuestros colaboradores, siempre ofreciendo igualdad de oportunidades. Las decisiones de contratación se toman sin hacer distinción de alguna otra característica protegida por la ley.

Nunca solicitaremos ningún tipo de pago para procesar su solicitud de empleo ni en ninguna otra etapa del proceso de selección.

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