Revenue Growth Manager

Keurig Dr Pepper Inc.; Ciudad de México; On-site; MXN 1,200,000 - 2,000,000; Full time

Benefits offered by this job

Recompensas superiores a la ley

Job summary

Grupo Peñafiel, una empresa de Keurig Dr Pepper (KDP), te invita a unirte para liderar la práctica de Revenue & Contribution Growth Management. Serás responsable de asegurar la ejecución y mejora de los macroprocesos de Revenue Management, crear metodologías y herramientas analíticas, y capacitar a la operación para usar estas soluciones.

La posición requiere Excelencia en Python, analítica multivariada y manejo de datos de Nielsen/IRI; se valorará experiencia en FMCG o bebidas y habilidades de

Qualifications

• Mínimo 3 años de experiencia en el análisis pre y post-mortem de iniciativas de precios y promociones con modelos multivariados.
• Indispensable: experiencia construyendo modelos de elasticidad-precio y uplift promocional; se requerirá evidencia.
• Dominio de Python aplicado al análisis de datos y modelado.
• Manejo de información de participación de mercado (Nielsen), sell-out/POS y sell-in; conocimiento del comportamiento del consumidor.
• Deseable: experiencia en FMCG o bebidas.

Skills

Python

SQL

R

Excel

Liderazgo

Análisis

Comunicación

Education

Licenciatura: Economía / Ingeniería / Actuaría / Matemáticas Aplicadas

Maestría o especialidad en Data Science, Analytics, Estadística, Econometría o Investigación de Operaciones

Tools

Nielsen data

POS/sell-out

Circana/IRI

Snowflake

Databricks

Jupyter Notebook

Google Colab

Job description

Descripción del trabajo:

Liderar y consolidar la práctica de Revenue & Contribution Growth Management: Asegura la ejecución y mejora continua de los macroprocesos de Revenue Management (Arquitectura del Portafolio, Optimización de Precios, Optimización de Promociones, Optimización de Condiciones Comerciales); sintetiza y difunde las oportunidades detectadas, acuerda planes y da seguimiento; es responsable de crear metodologías, modelos analíticos y herramientas —apalancando estadística avanzada e inteligencia artificial—, las implementa y capacita a la operación para su uso; y lidera el análisis continuo de escenarios (pre) y resultados (post) de las principales iniciativas.

Descripción del trabajo:

Liderar y consolidar la práctica de Revenue & Contribution Growth Management:

Asegura la ejecución y mejora continua de los macroprocesos de Revenue Management (Arquitectura del Portafolio, Optimización de Precios, Optimización de Promociones, Optimización de Condiciones Comerciales); sintetiza y difunde las oportunidades detectadas, acuerda planes y da seguimiento; es responsable de crear metodologías, modelos analíticos y herramientas —apalancando estadística avanzada e inteligencia artificial—, las implementa y capacita a la operación para su uso; y lidera el análisis continuo de escenarios (pre) y resultados (post) de las principales iniciativas.

Recompensas totales:

Superiores a la ley

Requisitos:

ESCOLARIDAD

• Licenciatura: Economía / Ingeniería / Actuaría / Matemáticas Aplicadas o carrera afín cuantitativa.
• Deseable: Maestría o especialidad en Data Science, Analytics, Estadística, Econometría o Investigación de Operaciones.

EXPERIENCIA

• Mínimo 3 años de experiencia en el análisis pre y post-mortem de iniciativas de precios y promociones utilizando modelos multivariados y programación.
• INDISPENSABLE: experiencia comprobable construyendo modelos de elasticidad-precio y de uplift promocional en un contexto comercial real. Se solicitará evidencia al candidato (caso práctico, repositorio de código o descripción detallada del modelo desarrollado).
• INDISPENSABLE: dominio de Python aplicado al análisis de datos y modelado.
• Manejo de información de participación de mercado (Nielsen), sell-out/POS y sell-in, y conocimiento del comportamiento del consumidor.
• Deseable: experiencia en la industria de consumo masivo (FMCG) o bebidas.

IDIOMAS

• Inglés avanzado (lectura de literatura técnica e interacción con el corporativo).

CONOCIMIENTOS

• Python (indispensable): pandas, NumPy, scikit-learn, statsmodels, XGBoost, matplotlib.
• Modelado de elasticidad-precio, cross-elasticidad y canibalización entre SKUs.
• Modelos de uplift promocional, ROI promocional y pronóstico de demanda.
• Estadística y modelos multivariados; inferencia causal, econometría y diseño de pruebas test-and-learn (A/B testing).
• Redes neuronales aplicadas a series de tiempo y clusterización.
• Price-Pack Architecture (PPA), descomposición de ingresos (revenue decomposition) y Marketing Mix Modeling (MMM).
• Manejo de datos sindicados (Nielsen, Circana/IRI), POS/sell-out y sell-in.
• SQL (consultas avanzadas y mantenimiento básico de bases de datos).
• R (enfocado a clusterización de mercados y productos, y análisis y pronóstico de series de tiempo).
• Construcción de simuladores de precio, herramientas de soporte a la decisión y planeación de escenarios.
• Aplicación de inteligencia artificial y modelos generativos al análisis comercial y a la automatización de rutinas analíticas.
• Visualización de datos y storytelling de resultados para audiencias no técnicas.
• Excel avanzado y VBA. Jupyter Notebook / Google Colab.
• Deseable: plataformas cloud de analítica (Snowflake, Databricks) y metodología ágil.

HABILIDADES

• Programación aplicada al análisis de negocio, con nivel avanzado en Python.
• Liderazgo e influencia transversal sin autoridad jerárquica.
• Capacidad de análisis y síntesis.
• Comunicación y storytelling de resultados analíticos ante audiencias comerciales y financieras.
• Negociación.
• Orientación a resultados.
• Trabajo en equipo.
• Innovación.

Descripción de la empresa:

Te invitamos a formar parte de Grupo Peñafiel una empresa de Keurig Dr Pepper (KDP). KDP es una empresa líder en la producción y distribución de bebidas frías y calientes, para satisfacer todas las necesidades de consumo en cualquier momento y lugar, con operaciones en Estados Unidos, Canadá, México, Europa y Asia. Contamos con más de 29,000 mil empleados, más de 150 centros de distribución y 30 plantas.

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Requirements

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