Descripción del trabajo
buscamos a una persona con mentalidad científica y base sólida en computación/matemáticas para liderar el diseño, implementación y puesta en producción de modelos de marketing mix (mmm) que optimicen inversión y crecimiento. 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.
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.
requisitos del trabajo
* requisitos:
o lic/ing en informática/computación, sistemas, matemáticas, estadística, física o afín.
o 5+ años en analítica avanzada;deseable 2+ años construyendo mmm u otros modelos de atribución/incrementalidad.
o sólido dominio de python o r, scikit-learn/pycaret, statsmodels), y sql (ideal: bigquery).
o experiencia llevando modelos a producción (airflow/cloud composer, dbt, git, docker; pruebas y monitoreo).
o conocimiento de econometría aplicada (regularización, multicolinealidad, heterocedasticidad, validación temporal)..
o capacidad para explicar modelos a audiencias técnicas y no técnicas, con documentación clara y reproducible.
plus / deseables:
o bayesiano con pymc/stan, y modelos jerárquicos multicanal/multimercado.
o causal inference (dowhy, causalml, double ml), experimentos geo y uplift modeling.
o optimización (scipy, cvx) y simulación monte carlo.
o experiencia con fine-tuning de llms para documentación/qa de datos, y estadística inferencial avanzada.
todo listo
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