Data Science Manager

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

Creado: Jue, 01 de Ene de 1970