#3 - Científico/a de Datos Sénior, Inferencia Causal

Muttdata; United States; Remote; USD 120,000 - 180,000; Full time

Benefits offered by this job

Trabajo remoto

Certificaciones AWS/DBT/Cloud

Día libre por cumpleaños + 1 semana

Bonificaciones por recomendación

Créditos para ventajas

Viaje anual de Mutters

Job summary

En Muttdata, una startup remota de datos y ML, te buscamos como Científico/a de Datos Sénior para colaborar con una empresa líder de bebidas en México. Diseñarás experimentos y estimarás impactos para crecimiento, ventas y retención.

Trabajarás con marketing, crecimiento, ingeniería de datos y analítica para convertir hallazgos en decisiones accionables. Se valora economía o campos cuantitativos y experiencia con Databricks y pruebas A/B.

Qualifications

• 3+ años de experiencia en ciencia de datos, econometría u otros puestos analíticos.
• Experiencia práctica con Databricks (notebooks, Spark/PySpark, Delta Lake).
• Diseño y análisis de pruebas A/B y experimentos en línea y fuera de línea.
• Conocimientos de inferencia causal y sus aplicaciones (DiD, IV, uplift).
• Fundamentos de estadística y econometría (hipótesis, regresión, series temporales).
• Dominio de Python (pandas, PySpark, statsmodels, scikit-learn) y SQL avanzado.
• Experiencia aplicando ciencia de datos a crecimiento, marketing o áreas comerciales.

Responsibilities

• Diseñar, realizar y analizar pruebas A/B y experimentos multivariantes.
• Aplicar técnicas de inferencia causal para medir impacto de campañas y promociones.
• Medir y optimizar rendimiento de marketing (ROI/ROAS, CLV, MMM).
• Traducir preguntas de negocio en problemas analíticos y diseños experimentales.
• Desarrollar análisis y modelos en Databricks con data engineering colaborando con equipos.
• Crear modelos de segmentación y propensión para targeting y personalización.

Skills

Experiência en ciencia de datos

Databricks

Pruebas A/B

Inferencia causal

Estadística y econometría

Python y SQL

Crecimiento y marketing

Education

Economía o campos cuantitativos

Tools

Databricks

Spark/PySpark

Delta Lake

Job description

¡Únete a nuestra startup remota de productos de datos y aprendizaje automático!

En Muttdata creamos productos de datos y soluciones de aprendizaje automático innovadores que ayudan a las empresas a resolver retos empresariales complejos. Como startup de rápido crecimiento que prioriza el trabajo remoto, nos apasionan la tecnología, la colaboración y el aprendizaje continuo.

Buscamos a una persona analítica, curiosa y con visión de negocio para el puesto de Científico/a de Datos Sénior, que se incorpore a uno de nuestros proyectos clave con una empresa líder de bebidas en México. Serás la persona de referencia para medir qué funciona realmente en crecimiento y marketing: diseñar experimentos, estimar el impacto causal y convertir los resultados en decisiones que impulsen la adquisición y retención de clientes, así como los ingresos.

Este puesto se encuentra en la intersección de la estadística, la economía y el marketing. Trabajarás en estrecha colaboración con las partes interesadas de marketing, crecimiento y áreas comerciales, así como con especialistas en ingeniería de datos e ingeniería analítica, para ir más allá de las correlaciones y responder a preguntas como «¿Esta campaña realmente provocó un aumento de las ventas?» o «¿A qué promociones y canales deberíamos destinar más presupuesto?». Es fundamental contar con un perfil analítico sólido, rigor metodológico y capacidad para comunicar hallazgos a públicos no técnicos. Se valorará especialmente una formación en Economía o en campos cuantitativos similares.

Qué hacemos

• Aprovechamos nuestra experiencia para crear sistemas modernos de aprendizaje automático destinados a la planificación de la demanda y la previsión presupuestaria.
• Desarrollamos infraestructuras de datos escalables para mejorar la toma de decisiones de alto nivel, adaptadas a cada cliente.
• Ofrecemos servicios integrales de ingeniería de datos y soluciones de IA personalizadas para optimizar sistemas basados en la nube.
• Usamos IA generativa para ayudar a plataformas de comercio electrónico y minoristas a crear anuncios de mayor calidad en menos tiempo.
• Creamos modelos de aprendizaje profundo para mejorar el reconocimiento visual y la automatización en diversos sectores, optimizando la clasificación de productos, el control de calidad y la recuperación de información.
• Desarrollamos modelos de recomendación para personalizar la experiencia de usuario en el comercio electrónico, el streaming y las plataformas digitales, e impulsar la interacción y las conversiones.

Nuestras colaboraciones

• Amazon Web Services
• Astronomer
• Databricks

Nuovmos valores

• Somos apasionados de los datos
• Somos personas colaborativas y abiertas
• Asumimos la responsabilidad
• Mantenemos una actitud positiva

¿Te interesa saber en qué estamos trabajando? Echa un vistazo a nuestros casos prácticos y consulta nuestra publicación del blog para conocer mejor nuestra cultura y los interesantes proyectos en los que estamos trabajando.

Responsabilidades

• Diseñar, realizar y analizar pruebas A/B y experimentos multivariantes (cálculos del tamaño de la muestra y la potencia estadística, aleatorización, métricas de control e interpretación de resultados).
• Aplicar técnicas de inferencia causal (diferencias en diferencias, control sintético, emparejamiento por puntuación de propensión, variables instrumentales, regresión discontinua y modelización del uplift) para estimar el impacto de campañas de marketing, promociones, precios e iniciativas de fidelización cuando no sea posible aleatorizar.
• Medir y optimizar el rendimiento del marketing: incrementalidad, atribución, ROI/ROAS, valor del ciclo de vida del cliente (CLV) y modelización del marketing mix (MMM).
• Traducir las preguntas de negocio de los equipos de crecimiento y marketing en problemas analíticos bien definidos y diseños experimentales.
• Desarrollar análisis, variables y modelos en Databricks (notebooks, Spark, Delta Lake), en colaboración con especialistas en ingeniería de datos e ingeniería analítica para trabajar en canalizaciones de datos y conjuntos de datos analíticos.
• Crear modelos predictivos y de segmentación (abandono, propensión y segmentación de clientes) que respalden las estrategias de targeting y personalización.

Competencias necesarias

• 3+ años de experiencia en ciencia de datos, estadística aplicada, econometría u otros puestos analíticos similares.
• Experiencia práctica con Databricks (notebooks, Spark/PySpark, Delta Lake), requisito imprescindible.
• Sólida experiencia práctica en el diseño y análisis de pruebas A/B y experimentos en línea y fuera de línea.
• Amplios conocimientos de los métodos de inferencia causal y sus supuestos, limitaciones y aplicación práctica (DiD, control sintético, matching, IV, uplift, etc.).
• Sólidos fundamentos de estadística y econometría (contrastes de hipótesis, regresión, enfoques bayesianos y frecuentistas, series temporales).
• Dominio de Python (pandas, PySpark, statsmodels, scikit-learn) y SQL avanzado.
• Experiencia aplicando la ciencia de datos a problemas de crecimiento, marketing o áreas comerciales (medición de campañas, precios, promociones y analítica de clientes).

Competencias valorables

• Titulación en Economía, Econometría, Estadística o campos cuantitativos relacionados, idealmente con especialización en microeconomía aplicada o inferencia causal.
• Experiencia en los sectores de bienes de consumo envasados (CPG), comercio minorista, bienes de consumo o bebidas.
• Experiencia con la modelización del marketing mix (por ejemplo, Meridian, Robyn, PyMC-Marketing) y la atribución de medios.
• Experiencia con bibliotecas de inferencia causal (DoWhy, EconML, CausalML) y modelización bayesiana (PyMC, Stan).
• Experiencia con MLflow y los flujos de trabajo y las tareas de Databricks.

Ventajas

• Cultura que prioriza el trabajo remoto: ¡trabaja desde cualquier lugar!
• Certificaciones de AWS, DBT, Google Cloud, Azure y Databricks totalmente cubiertas.
• Día libre por tu cumpleaños + una semana extra de vacaciones (¡Mutt Week!)
• Bonificaciones por recomendación: ¡ayúdanos a hacer crecer el equipo y recibe una recompensa!
• Maslow: créditos mensuales para gastar en nuestro mercado de ventajas.
• Viaje anual de Mutters: ¡una escapada inolvidable con el equipo!