En dentsu buscamos a una persona con mentalidad científica, base sólida en computación/matemáticas y perfil comercial para liderar el diseño, implementación y puesta en producción de modelos de marketing mix (mmm) que optimicen inversión y crecimiento. Serás la cara técnica frente al cliente: liderarás presentaciones de resultados, construirás relaciones de confianza con stakeholders clave y detectarás oportunidades de negocio. Trabajarás de cerca con planificación digital, analítica y equipos de cuenta para traducir datos complejos en decisiones de negocio, con rigor estadístico y enfoque reproducible. Esquema híbrido con disponibilidad de horario flexible.responsabilidades: diseñar y entrenar mmm (adstock/carryover, saturación, efectos estacionales) con validación rigurosa, sensibilidad y back-testing. Modelado estadístico/econométrico (regresión regularizada, bayesiano jerárquico, series de tiempo) y causalidad (incrementalidad, controles sintéticos, geo-tests). Producción y mlops: orquestar pipelines de etl/elt, versionado de datos/modelos, monitoreo de drift y performance; desplegar en entornos cloud. Limpieza y gobierno de datos: depurar, unificar y documentar fuentes; detección de correlaciones espurias y leakage. Exploración y feature engineering: construcción de variables (promociones, pricing, distribución, competencia, macro), encoding de medios y lags. Optimización y simulación: construir escenarios y optimizadores de presupuesto (curvas de respuesta; roi marginal) y tableros ejecutivos. Comunicación: crear y presentar narrativas técnicas y de negocio; plantillas de análisis reutilizables. Colaboración comercial: detectar oportunidades, riesgos y quick wins para cuentas actuales. Fronting con cliente: liderar reuniones de presentación de resultados, hallazgos y recomendaciones directamente con stakeholders del cliente (cmo, directores de marketing, equipos de planeación). Gestión de relación comercial: construir relaciones de confianza con interlocutores clave del cliente; entender sus objetivos de negocio para anticipar necesidades analíticas y proponer soluciones proactivas. Desarrollo de negocio: identificar oportunidades de upselling y cross-selling de servicios analíticos dentro de cuentas existentes, apoyando al equipo comercial con propuestas técnicas y casos de uso. Traducción de valor: comunicar el impacto de los modelos en métricas de negocio del cliente (ventas incrementales, roi, eficiencia de inversión) de forma ejecutiva y accionable. Requisitos: lic/ing en informática/computación, sistemas, matemáticas, estadística, física o afín. 6+ años en analítica avanzada; deseable 2+ años construyendo mmm u otros modelos de atribución/incrementalidad. Sólido dominio de python (pandas/data.table, scikit-learn/pycaret, statsmodels), y sql (ideal: bigquery). Experiencia llevando modelos a producción (airflow/cloud composer, dbt, git, docker; pruebas y monitoreo). Conocimiento de econometría aplicada (regularización, multicolinealidad, heterocedasticidad, validación temporal).. Capacidad para explicar modelos a audiencias técnicas y no técnicas, con documentación clara y reproducible. Perfil con orientación comercial y habilidades de comunicación ejecutiva para interactuar directamente con clientes. Esquema híbrido (oficina + remoto); disponibilidad de horario flexible según necesidades de cliente y entregables. Plus / deseables: bayesiano con pymc/stan, y modelos jerárquicos multicanal/multimercado. Causal inference (dowhy, causalml, double ml), experimentos geo y uplift modeling. Optimización (scipy, cvx) y simulación monte carlo. Experiencia con fine-tuning de llms para documentación/qa de datos, y estadística inferencial avanzada. #li-ap1