Genai Data Scientist, Supply Chain Analytics & Ml Lead

Scaleup

Rosario

Remote

ARS 1,800,000 - 2,400,000

Full time

3 days ago

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Benefits offered by this job

Pedidos Ya

Prepaga Swiss Medical sin costo para v

Reintegro de Conectividad

Gimnasio 100% Bonificado

Vacaciones Flex

Jornada Flex

Certificaciones bonificadas

Día de cumpleaños libre

Bonos

Accenture Days

Paquete de beneficios flexibles

Licencias de Paternidad & Maternidad  

Ayuda Económica para Guardería

Job summary

Accenture Argentina busca un Data Scientist orientado a Supply Chain y Analytics para convertir desafíos de Marketing y ventas en soluciones basadas en datos. Colaborarás en modelos predictivos, dashboards y herramientas de analítica avanzada.

Trabajarás con equipos de Data Engineering, Marketing y Tecnología, explorando casos de uso de Generative AI y Agentic AI para automatizar análisis y recomendaciones, con la posibilidad de trabajar 100% remoto en Argentina.

Qualifications

Experiencia en Data Science o Analytics o Marketing Analytics.
Experiencia desarrollando modelos de Customer Analytics, Sales Analytics o Marketing Analytics.
Conocimiento del ciclo completo de desarrollo de modelos.
Inglés avanzado.
Experiencia con datos de clientes, marketing o ventas.

Responsibilities

Traducir desafíos de Marketing y Sales en soluciones analíticas basadas en datos.
Diseñar, desarrollar y validar modelos predictivos y de Machine Learning.
Trabajar sobre casos de uso como Customer Lifetime Value, Churn, Propensity, Next Best Action/Offer, Segmentation, Pricing y Revenue Optimization.
Participar en proyectos de Marketing Mix Modeling (MMM), medición de efectividad comercial y optimización de inversiones.
Analizar comportamiento de clientes, performance de campañas y oportunidades de crecimiento comercial.
Diseñar dashboards, KPIs e insights para equipos de Marketing, Sales y Customer Experience.
Trabajar con equipos de Data Engineering, AI, Marketing, Sales y Technology.
Explorar e implementar casos de uso de Generative AI y Agentic AI para automatizar análisis, recomendaciones y toma de decisiones.

Skills

Inglés avanzado

SQL

Python

Ciencia de datos

Analítica avanzada

Education

Ingeniería Industrial / Economía / Administración de Empresas

Tools

Tableau

Power BI

Azure

AWS

GCP

Databricks

Snowflake

Spark

Job description

¿Por qué? Porque queremos que tengas la oportunidad de trabajar en proyectos que transforman profundamente cómo operan las empresas. Desde la planificación y optimización de inventarios hasta el diseño de redes logísticas inteligentes, el enfoque está en aplicar ciencia de datos, machine learning y simulación para resolver problemas complejos y generar valor tangible.

Si tenés experiencia gestionando áreas de la supply chain y pasión por la ciencia de datos ¡Sé parte de nuestro gran Equipo!
Un Data Science Consultant orientado a Supply Chain & Operations Analytics es un perfil que tiene conocimiento funcional de supply chain, tiene pensamiento analítico y conoce métodos analíticos que usa como medio para resolver distintos casos de uso de negocio.
El área abarca el E2E: compras, planificación, producción, almacenamiento, transporte y logística, por lo que es necesario que la persona a ocupar la posición conozca los conceptos fundacionales de la cadena para poder interactuar con distintos tipos de stakeholders de cliente.
Es un perfil curioso que busca la causa raíz a problemas dentro de la cadena, utiliza y propone herramientas analíticas para poder resolverlo a través de distintas técnicas: optimización, machine learning, segmentación, simulación, etc.
Profesionales de las carreras de Ingeniería Industrial, Economía, Administración de Empresas y/o afines.
+2 años de experiencia laboral en cualquier área de supply chain: compras, planificación, producción, almacenamiento, transporte y logística.
Inglés avanzado.
Cursos específicos en Ciencias de Datos, Analytics y/o afines.
Dominio avanzado de SQL y/o Python.
Dominio de herramientas de visualización como Tableau y/o PowerBI.
Manejo de librerías para exploración y visualización de datos tales como Matplotlib y Seaborn
Conocimiento intermedio del proceso de desarrollo de un modelo de principio a fin: entendimiento del problema, modelo conceptual y modelo de datos, tratamiento y limpieza, codificación de modelo/análisis, validación.

¿Qué desafíos te esperan?

Un Data Science Consultant orientado a Supply Chain & Operations Analytics es un perfil que tiene conocimiento funcional de supply chain, tiene pensamiento analítico y conoce métodos analíticos que usa como medio para resolver distintos casos de uso de negocio.
El área abarca el E2E: compras, planificación, producción, almacenamiento, transporte y logística, por lo que es necesario que la persona a ocupar la posición conozca los conceptos fundacionales de la cadena para poder interactuar con distintos tipos de stakeholders de cliente.
Es un perfil curioso que busca la causa raíz a problemas dentro de la cadena, utiliza y propone herramientas analíticas para poder resolverlo a través de distintas técnicas: optimización, machine learning, segmentación, simulación, etc.

¿Qué tipo de perfil nos imaginamos?

Profesionales de las carreras de Ingeniería Industrial, Economía, Administración de Empresas y/o afines.
+2 años de experiencia laboral en cualquier área de supply chain: compras, planificación, producción, almacenamiento, transporte y logística.
Inglés avanzado.
Cursos específicos en Ciencias de Datos, Analytics y/o afines.
Dominio avanzado de SQL y/o Python.
Dominio de herramientas de visualización como Tableau y/o PowerBI.
Manejo de librerías para exploración y visualización de datos tales como Matplotlib y Seaborn
Conocimiento intermedio del proceso de desarrollo de un modelo de principio a fin: entendimiento del problema, modelo conceptual y modelo de datos, tratamiento y limpieza, codificación de modelo/análisis, validación.

Un súper nice to have será contar con:

Maestrías en Ciencias de Datos, Analytics y/o afines.
Liderazgo y coordinación de equipos de trabajo.
Experiencia en entornos cloud: AWS, GCP y/o Azure.
Desarrollo e implementación de soluciones analíticas

Beneficios

Pedidos Ya
Prepaga Swiss Medical sin costo para vos y tu grupo familiar primario
Reintegro de Conectividad
Gimnasio 100% Bonificado
Vacaciones Flex
Jornada Flex
Certificaciones bonificadas
Día de cumpleaños libre
Bonos
Accenture Days
Paquete de beneficios flexibles
Licencias de Paternidad & Maternidad Extendida
Ayuda Económica para Guardería y muchos!

En Accenture, la igualdad impulsa la innovación

Creemos que nadie debe ser discriminado por sus diferencias. Todas las decisiones de empleo se tomarán sin importar la edad, raza, credo, color, religión, sexo, origen nacional, ascendencia, discapacidad, condición de veterano militar, orientación sexual, identidad o expresión de género, información genética, estado civil, ciudadanía ni ningún otro criterio protegido por la legislación aplicable. Nuestra rica diversidad nos hace más innovadores, competitivos y creativos, lo que nos permite servir mejor a nuestros clientes y comunidades.

About Accenture

Accenture is a leading global professional services company that helps the world’s leading businesses, governments and other organizations build their digital core, optimize their operations, accelerate revenue growth and enhance citizen services—creating tangible value at speed and scale. We are a talent- and innovation-led company with approximately 791,000 people serving clients in more than 120 countries. Technology is at the core of change today, and we are one of the world’s leaders in helping drive that change, with strong ecosystem relationships. We combine our strength in technology and leadership in cloud, data and AI with unmatched industry experience, functional expertise and global delivery capability. Our broad range of services, solutions and assets across Strategy & Consulting, Technology, Operations, Industry X and Song, together with our culture of shared success and commitment to creating 360° value, enable us to help our clients reinvent and build trusted, lasting relationships. We measure our success by the 360° value we create for our clients, each other, our shareholders, partners and communities.

Resume los requisitos y responsabilidades de un Business Data Scientist – Marketing

Un perfil orientado a SONG Analytics con sólido conocimiento funcional de Marketing, Sales y Customer Analytics, capaz de generar valor de negocio mediante modelos de Machine Learning, Marketing Measurement, Revenue Growth Analytics, Customer Data Platforms (CDP) y soluciones basadas en Artificial Intelligence. Basado en Business Data Scientist - Marketing e integrado con capacidades de Marketing Analytics, Sales Analytics y Agentic AI. Es un perfil analítico con capacidad para transformar problemas de negocio en soluciones basadas en datos, interpretar resultados y generar recomendaciones accionables para equipos de Marketing, Sales y Customer Experience. Debe comprender todo el ciclo de vida de una solución analítica, desde la adquisición y preparación de datos hasta la implementación de modelos y generación de impacto comercial.

Funciones del rol

Traducir desafíos de Marketing y Sales en soluciones analíticas basadas en datos.
Diseñar, desarrollar y validar modelos predictivos y de Machine Learning.
Trabajar sobre casos de uso como Customer Lifetime Value, Churn, Propensity, Next Best Action/Offer, Segmentation, Pricing y Revenue Optimization.
Participar en proyectos de Marketing Mix Modeling (MMM), medición de efectividad comercial y optimización de inversiones.
Analizar comportamiento de clientes, performance de campañas y oportunidades de crecimiento comercial.
Diseñar dashboards, KPIs e insights para equipos de Marketing, Sales y Customer Experience.
Trabajar con equipos de Data Engineering, AI, Marketing, Sales y Technology.
Explorar e implementar casos de uso de Generative AI y Agentic AI para automatizar análisis, recomendaciones y toma de decisiones.

Requerimientos

Experiencia en Data Science, Advanced Analytics o Marketing Analytics.
Experiencia en Python y SQL.
Experiencia desarrollando modelos de Customer Analytics, Sales Analytics o Marketing Analytics.
Conocimiento del ciclo completo de desarrollo de modelos.
Experiencia trabajando con datos de clientes, marketing o ventas.
Inglés avanzado.
Pricing, Promotion o Revenue Growth Management.
Agentic AI, Generative AI o frameworks de agentes.

Nice to Have