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Data Science Manager

dentsu  •  Mexico (Onsite)  •  1 month ago
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Job Description

Objetivo:
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 MarketingMix(MMM) que optimicen inversión y crecimiento. Serás la cara técnica frente al cliente: liderarás presentaciones de resultados, construirás relaciones de confianza constakeholdersclave 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( adstockcarryover, 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 yMLOps orquestar pipelines de ETL/ELT, versionado de datos/modelos, monitoreo dedrifty performance; desplegar en entornoscloud

  • Limpieza y gobierno de datos depurar, unificar y documentar fuentes; detección de correlaciones espurias yleakage

  • Exploración yfeatureengineering construcción de variables (promociones,pricing, distribución, competencia, macro),encodingde medios ylags

  • 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 yquickwinspara cuentas actuales.

  • Frontingcon cliente liderar reuniones de presentación de resultados, hallazgos y recomendaciones directamente constakeholdersdel 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 deupsellingycross-sellingde 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:

  • LicIngen Informática/Computación, Sistemas, Matemáticas, Estadística, Físicao afín.

  • 6+ añosen analítica avanzada; Deseable  2+ añosconstruyendo MMM u otros modelos de atribución/ incrementalidad

  • Sólidodominiode Python(pandas/data.table, scikit-learn/pycaret,statsmodels), y SQL(ideal: BigQuery).

  • Experiencia llevando modelos a producción(AirflowCloudComposer,dbt, Git, Docker; pruebas y monitoreo).

  • Conocimiento de econometríaaplicada (regularización, multicolinealidad, heterocedasticidad, validación temporal)..

  • Capacidad para explicar modelosa 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

  • Bayesianocon PyMCStan, y modelos jerárquicos multicanal/multimercado

  • Causalinference( DoWhy,CausalML,DoubleML), experimentos geoy upliftmodeling

  • Optimización (SciPy, CVX) y simulación Monte Carlo.

  • Experiencia con fine-tuningdeLLMspara documentación/QA de datos, y estadística inferencialavanzada.

#LI-AP1

Location:

CDMX – 1458 Avenida Insurgentes Sur

Brand:

Carat

Time Type:

Full time

Contract Type:

Permanent

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About dentsu

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Industry
Marketing & Advertising
Company Size
10,000+ employees
Headquarters
Tokyo, JP
Year Founded
Unknown
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