Científico/a de Datos – Experto/a en Marketing Mix Modeling (MMM)

dentsu Mexico; Ciudad de México; Presencial; MXN 900,000 - 1,200,000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Una firma de marketing líder en Ciudad de México busca un profesional con sólida base en computación y matemáticas para liderar el diseño y la implementación de Modelos de Marketing Mix. Se requiere experiencia en analítica avanzada y modelación estadística. El candidato ideal dominará Python y R, y tendrá habilidades para llevar modelos a producción. Esta posición ofrece la oportunidad de trabajar en un entorno colaborativo y dinámico.

Formación

• Más de 5 años en analítica avanzada.
• Deseable 2+ años construyendo Modelos de Marketing Mix o modelos de atribución.
• Capacidad para explicar modelos a audiencias técnicas y no técnicas.

Responsabilidades

• Diseñar y entrenar Modelos de Marketing Mix.
• Producción y MLOps: orquestar pipelines de ETL/ELT.
• Comunicación: crear y presentar narrativas técnicas.

Conocimientos

Python

R

SQL

Econometría

Modelación estadística

Educación

Lic/Ing en Informática/Computación, Sistemas, Matemáticas, Estadística o Física

Herramientas

BigQuery

Airflow

Docker

Descripción del empleo

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

• Lic/Ing en Informática/Computación, Sistemas, Matemáticas, Estadística, Física o afín.
• 5+ años en analítica avanzada; Deseable 2+ años construyendo MMM u otros modelos de atribución/incrementalidad.
• Sólido dominio de Python o R (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.

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.