DESCRIPCIÓN DE CARGO

Senior Supply Chain Data & Cost Analytics Consultant – Freelance

Arkitekt Logistics Consulting

1.

Información

General del Cargo

Cargo Senior Supply Chain Data & Cost Analytics Consultant

Empresa Arkitekt Logistics Consulting

Modalidad Freelance / Contratista independiente

Ubicación Remoto, con disponibilidad para interacción directa con clientes en LATAM

Dedicación Por proyecto / por horas, según alcance

Reporta a Cofundador / Líder del proyecto

Industria Consultoría en Supply Chain, Logística y Transformación Operativa

- Propósito del Cargo

Liderar el levantamiento, estructuración, depuración e integración de información financiera, comercial y operativa de los clientes de Arkitekt para construir una visión confiable y granular del costo logístico end-to-end.

El rol debe convertir datos provenientes de P&G;/estado de resultados, ERP, WMS, TMS, maestros de materiales/SKUs, ventas, inventarios, transporte y operaciones de warehouse en modelos analíticos que permitan explicar dónde se genera el costo, cuáles son sus drivers y cómo se distribuye por cliente, canal, producto, familia, operación y proceso.

Más que desarrollar modelos de machine learning, el foco principal es construir una base de datos analítica robusta, trazable y reconciliada con las cifras financieras del cliente, y transformarla en indicadores y modelos de cost-to-serve que soporten diagnósticos, business cases y decisiones de transformación de Supply Chain.

3.

Responsabilidades Principales

A. Levantamiento y arquitectura de datos

- Interactuar directamente con las áreas de Supply Chain, Logística, Finanzas, Comercial, IT y Operaciones del cliente para identificar y solicitar la información requerida para cada diagnóstico.
- Definir data requirements, diccionario de datos y plantillas de levantamiento para P&G;/estado de resultados, ventas, pedidos, despachos, transporte, inventarios, warehouse, headcount, activos, tarifas y maestros de SKUs/clientes.
- Extraer, consolidar, limpiar, homologar y relacionar información proveniente de ERP, WMS, TMS, Excel, bases SQL, archivos planos, APIs y otras fuentes.
- Evaluar calidad, completitud y consistencia de la información; identificar duplicados, gaps, outliers, errores de master data y diferencias entre fuentes.
- Construir una fuente analítica única y documentada, con trazabilidad desde el dato fuente hasta el KPI o resultado final.

B. Costeo logístico y reconciliación financiera

- Reconciliar los costos logísticos operativos con el P&G;/estado de resultados y explicar diferencias entre contabilidad financiera y visión operativa.
- Separar y clasificar costos fijos, variables, directos, indirectos y semi-variables de transporte, almacenamiento y operación logística.
- Construir modelos de costo de transporte: costo por viaje, tonelada, caja, pallet, kilómetro y metro cúbico transportado; utilización de capacidad y costo por tipo de vehículo/ruta.
- Construir modelos de costos de warehouse: costo por proceso, recepción, almacenamiento, replenishment, picking, despacho, devoluciones, inventarios y movimientos internos.
- Calcular productividad y unit economics: costo por caja movida, línea preparada, pedido, pallet, posición, hora-hombre y otras unidades operativas relevantes.
- Identificar drivers de costo y analizar correlaciones entre volumen, mix, frecuencia, distancia, ocupación, complejidad operativa, nivel de servicio y costo.

C. Cost-to-Serve y segmentación





- Diseñar modelos de Cost-to-Serve end-to-end que asignen costos logísticos a clientes, canales de venta, productos, familias, geografías y segmentos.
- Definir reglas y drivers de asignación de costos técnicamente defendibles y transparentes.
- Identificar clientes, canales, SKUs y operaciones con alta o baja contribución después del costo logístico.
- Construir análisis de Pareto, dispersión, correlación, sensibilidad y escenarios para identificar oportunidades de productividad y rediseño operativo.

D. Analítica, visualización y soporte a consultoría

- Desarrollar modelos analíticos reproducibles utilizando SQL, Python y/o herramientas equivalentes cuando agreguen valor.
- Construir dashboards y modelos ejecutivos en Power BI y Excel que permitan navegar desde el resultado consolidado hasta el detalle transaccional.
- Traducir hallazgos técnicos en conclusiones de negocio, hipótesis, oportunidades y recomendaciones para equipos ejecutivos y operativos.
- Documentar fuentes, transformaciones, supuestos, reglas de asignación, metodología de cálculo y controles de calidad de cada análisis.
- Trabajar conjuntamente con los consultores de Arkitekt en diagnósticos, Network Design, Warehouse Design, transporte, productividad y business cases.

4.

Perfil

Requerido

Formación Académica

- Cualificado en Ingeniería Industrial, Ingeniería de Sistemas, Economía, Estadística, Matemáticas, Ciencia de Datos, Finanzas o áreas afines.
- Deseable especialización o maestría en Analítica de Datos, Supply Chain, Investigación de Operaciones, Finanzas o Business Analytics.

Experiencia

- Mínimo 4 años de experiencia en analítica de datos, business intelligence, supply chain analytics, cost analytics o consultoría analítica.
- Experiencia comprobable trabajando con información transaccional de Supply Chain y Logística: transporte, warehouse, inventarios, ventas, pedidos y maestros de materiales.
- Experiencia construyendo modelos de costos, Cost-to-Serve, activity-based costing, unit economics o análisis de rentabilidad por cliente/producto/canal.
- Capacidad demostrable para reconciliar información operativa con P&G;/estado de resultados y trabajar con equipos de Finanzas.
- Muy valorada experiencia en consumo masivo, retail, manufactura, distribución o consultoría de Supply Chain.

Conocimientos Técnicos

Categoría Herramientas / conocimientos

Data wrangling Excel avanzado / Power Query, SQL y Python (pandas) para limpieza, integración y análisis de grandes volúmenes de datos.

BI y visualización Power BI (excluyente); modelado de datos, DAX y construcción de dashboards ejecutivos y operativos.

Finanzas y costos P&G;/estado de resultados, estructuras de costos, cost allocation, ABC costing, unit economics y Cost-to-Serve.

Supply Chain Transporte, warehousing, inventarios, distribución, pedidos, niveles de servicio, capacidad y productividad.

Sistemas / fuentes ERP, WMS, TMS y maestros de datos. Deseable experiencia con SAP u otros ERP empresariales.

Estadística Análisis descriptivo, correlación, regresión, segmentación, sensibilidad y detección de anomalías.





Machine Learning Deseable, pero no es el foco principal del cargo.

Analítica avanzada y descubrimiento de insights

- Capacidad para realizar análisis exploratorio de datos (EDA) sobre grandes volúmenes de información e identificar patrones, tendencias, anomalías y relaciones no evidentes.
- Formular y validar hipótesis analíticas cruzando variables financieras, comerciales y operativas para explicar comportamientos de costo, productividad, servicio y rentabilidad.
- Aplicar correlaciones, regresiones, segmentaciones, clustering, análisis de dispersión y sensibilidad cuando sean pertinentes para identificar los principales drivers del desempeño logístico.
- Demostrar mentalidad de data mining y pensamiento investigativo: profundizar más allá del KPI agregado hasta encontrar causas raíz y combinaciones de variables que expliquen los resultados.
- Detectar relaciones multivariables no evidentes, por ejemplo: frecuencia de entrega × tamaño de pedido × ocupación vehicular × distancia × canal × mix de SKU y su impacto sobre el Cost-to-Serve.
- Identificar outliers y comportamientos atípicos que puedan revelar ineficiencias, errores de datos, oportunidades de productividad o problemas estructurales.
- Convertir hallazgos en insights accionables y cuantificados: explicar no solo qué está pasando, sino por qué está pasando, cuánto vale y dónde está la oportunidad.

Habilidades Clave

- Competencia crítica: curiosidad y profundidad analítica para encontrar en los datos respuestas a preguntas que el cliente todavía no sabe que debe hacer.
- Pensamiento estructurado y capacidad para convertir preguntas de negocio en requerimientos de datos y modelos analíticos.
- Mentalidad de auditoría del dato: cuestionar, validar, reconciliar y documentar antes de concluir.
- Capacidad para conversar con Finanzas, Operaciones, IT y equipos ejecutivos usando el lenguaje de cada función.
- Alta autonomía, rigurosidad, confidencialidad y orientación a resultados.
- Capacidad para explicar análisis complejos de manera simple y ejecutiva.
- Entregables Típicos del Rol
- Data request y diccionario de información por proyecto.
- Base analítica consolidada, depurada y documentada.
- Reconciliación del costo logístico versus P&G;/estado de resultados.
- Modelo de costos de transporte y warehouse.
- Modelo de Cost-to-Serve por cliente, canal, producto, familia y/o geografía.
- KPIs unitarios y de productividad logística.
- Dashboards ejecutivos y bases de soporte auditables.
- Documento metodológico con supuestos, drivers de asignación y controles de calidad.

6.

Condiciones de la Vinculación

- Tipo de contrato: prestación de servicios / freelance por proyecto.
- Tarifa: a negociar según experiencia, por hora, entregable o proyecto.
- Herramientas de trabajo: equipo propio.
- Disponibilidad para reuniones con Arkitekt y clientes en horario LATAM.
- Posibilidad de participación recurrente en diferentes proyectos de consultoría.
- Documentos y Evidencias a Solicitar en la Postulación
- Hoja de vida actualizada (máximo 2 páginas).
- Descripción de 2–3 casos reales donde haya integrado datos operativos y financieros para analizar costos o rentabilidad.
- Ejemplo anonimizado de un modelo de Cost-to-Serve, costeo logístico, dashboard o análisis similar.
- Nivel de dominio de Excel/Power Query, SQL, Power BI y Python.
- Tarifa esperada y disponibilidad semanal.
- Opcional: LinkedIn, portafolio, GitHub y referencias profesionales.

📌 Senior Supply Chain Data & Cost Analytics Consultant – Freelance (Bogotá)
🏢 Arkitekt Logistics Consulting
📍 Bogotá