Remote Ml Data Scientist: Sql & Power Bi Analytics

E It; Ciudad de Mendoza; Remote; ARS 15,454,000 - 30,908,000; Full time

Job summary

E It en Mendoza busca un perfil orientado a Analytics de Marketing con fuerte capacidad para transformar datos en recomendaciones de negocio. Se valorará experiencia en ML, Customer Analytics y Marketing Measurement, así como habilidad para comunicar resultados a equipos de Marketing, Brand y CRM.

El rol implica traducir desafíos de marketing en soluciones analíticas, diseñar modelos predictivos, trabajar con Data Engineering y AI, y aportar insights que impulsen adquisición, engagement y

Job description

• Ofertas de Remote Ml Data Scientist Sql Power ...

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¿Este trabajo es un acierto o un fracaso?

Python & SQL | PostgreSQL & SQLite | Medallion Architecture | DuckDB | Parquet / Iceberg / Delta | | Databricks / Spark

¿Este trabajo es un acierto o un fracaso?

Buscamos un perfil orientado a Marketing Analytics con sólido conocimiento funcional de Marketing, Customer Analytics y Customer Experience, capaz de generar valor de negocio mediante modelos de Machine Learning, Marketing Measurement, Customer Intelligence, Customer Data Platforms (CDP) y soluciones basadas en Artificial Intelligence. Es un perfil analítico con capacidad para transformar desafíos de marketing en soluciones basadas en datos, interpretar resultados y generar recomendaciones accionables para equipos de Marketing, Brand, Media, CRM 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.

• Conocimiento funcional de Marketing Analytics, Customer Analytics y Customer Experience.
• Experiencia en Marketing Measurement, Attribution, Campaign Effectiveness y Customer Intelligence.
• Desarrollo e implementación de soluciones de Data Science y Machine Learning aplicadas a marketing.
• Experiencia en Segmentación, Personalización, Churn, Retención y Customer Lifetime Value (CLV).
• Capacidad para generar insights que impacten adquisición, engagement, conversión y retención.
• Experiencia trabajando con AI y nuevas capacidades de Generative AI y Agentic AI.
• Comunicación efectiva de resultados y recomendaciones a stakeholders de negocio.
• Capacidad para conectar analytics con decisiones de negocio y traducir insights complejos en recomendaciones accionables para stakeholders comerciales.

Funciones del Rol

• Traducir desafíos de Marketing y Customer Experience 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 (CLV), Churn, Segmentation, Propensity Models y Next Best Action / Next Best Offer.
• Participar en iniciativas de Marketing Mix Modeling (MMM), Attribution y Marketing Measurement.
• Analizar comportamiento de clientes, efectividad de campañas y customer journeys.
• Trabajar con equipos de Data Engineering, AI, Marketing y Technology.
• Explorar e implementar casos de uso de Generative AI y Agentic AI para automatizar análisis y recomendaciones.

Requerimientos

• Experiencia en Data Science, Advanced Analytics o Marketing Analytics.
• Experiencia en Python y SQL.
• Experiencia desarrollando modelos de Customer Analytics o Marketing Analytics.
• Conocimiento del ciclo completo de desarrollo de modelos.
• Experiencia trabajando con datos de clientes, marketing o campañas.
• Inglés avanzado.
• Personalization & Customer Journey Analytics.
• Adobe Analytics, Google Analytics o similares.
• Generative AI y Agentic AI.

Buscamos un perfil orientado a Marketing Analytics con sólido conocimiento funcional de Marketing, Customer Analytics y Customer Experience, capaz de generar valor de negocio mediante modelos de Machine Learning, Marketing Measurement, Customer Intelligence, Customer Data Platforms (CDP) y soluciones basadas en Artificial Intelligence. Es un perfil analítico con capacidad para transformar desafíos de marketing en soluciones basadas en datos, interpretar resultados y generar recomendaciones accionables para equipos de Marketing, Brand, Media, CRM 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.

Summary

• Conocimiento funcional de Marketing Analytics, Customer Analytics y Customer Experience.
• Experiencia en Marketing Measurement, Attribution, Campaign Effectiveness y Customer Intelligence.
• Desarrollo e implementación de soluciones de Data Science y Machine Learning aplicadas a marketing.
• Experiencia en Segmentación, Personalización, Churn, Retención y Customer Lifetime Value (CLV).
• Capacidad para generar insights que impacten adquisición, engagement, conversión y retención.
• Experiencia trabajando con AI y nuevas capacidades de Generative AI y Agentic AI.
• Comunicación efectiva de resultados y recomendaciones a stakeholders de negocio.
• Capacidad para conectar analytics con decisiones de negocio y traducir insights complejos en recomendaciones accionables para stakeholders comerciales.

Funciones del Rol

• Traducir desafíos de Marketing y Customer Experience 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 (CLV), Churn, Segmentation, Propensity Models y Next Best Action / Next Best Offer.
• Participar en iniciativas de Marketing Mix Modeling (MMM), Attribution y Marketing Measurement.
• Analizar comportamiento de clientes, efectividad de campañas y customer journeys.
• Diseñar dashboards, KPIs e insights para equipos de Marketing, CRM y Customer Experience.
• Trabajar con equipos de Data Engineering, AI, Marketing y Technology.
• Explorar e implementar casos de uso de Generative AI y Agentic AI para automatizar análisis y recomendaciones.

Requerimientos

Excluyente

• Experiencia en Data Science, Advanced Analytics o Marketing Analytics.
• Experiencia en Python y SQL.
• Experiencia desarrollando modelos de Customer Analytics o Marketing Analytics.
• Conocimiento del ciclo completo de desarrollo de modelos.
• Experiencia trabajando con datos de clientes, marketing o campañas.
• Inglés avanzado.

Nice to Have

• Marketing Mix Modeling (MMM).
• Attribution & Marketing Measurement.
• Customer Data Platforms (CDP).
• Personalization & Customer Journey Analytics.
• Adobe Analytics, Google Analytics o similares.
• Databricks, Snowflake o Spark.
• Azure, AWS o GCP.
• Generative AI y Agentic AI.
• Tableau o Power BI.

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