Modelling Analyst

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Estamos buscando Modeling Analyst con sólida base analítica, pensamiento crítico y orientación a resultados, para unirse al equipo de Marketing Effectiveness , enfocado en el desarrollo de modelos que permitan cuantificar el impacto de las estrategias de marketing en los resultados de negocio. En este rol, participarás en proyectos desde una perspectiva de modelamiento y transformación de datos. Tus responsabilidades comenzarán desde comprender los briefs de proyecto de los stakeholders internos, identificar las soluciones analíticas adecuadas del portafolio de productos que respondan a las preguntas del cliente, ejecutarlas sin errores y entregar los resultados a tiempo. El trabajo implicará una carga significativa de extracción, procesamiento, transformación y modelamiento de datos, y finalmente la presentación de estos insights accionables desde una perspectiva de negocio/no técnica. Responsabilidades: 1. Modelación Analítica y Ejecución Construir, ejecutar y validar modelos estadísticos y econométricos, principalmente orientados a: Marketing Mix Modelling (MMM) Medición de efectividad de marketing y ROI Aplicar metodologías como: Regresión lineal (OLS) Modelos econométricos Modelos predictivos y/o de machine learning Ejecutar análisis complejos y modelos estadísticos sin errores y dentro de los plazos establecidos. Extraer, procesar, transformar y consolidar grandes volúmenes de datos provenientes de diversas fuentes. Evaluar el desempeño de los modelos utilizando distintos indicadores de diagnóstico (ej. p-values, MAPE, etc.) 2. Liderazgo en Proyectos Liderar discusiones con stakeholders internos, entendiendo sus necesidades, gestionando expectativas y abordando retos del proyecto con claridad y seguridad. Tomar ownership del ciclo analítico del proyecto: Entendimiento del negocio y brief con stakeholders Extracción y preparación de datos (medios, ventas, etc.) Desarrollo y validación de modelos Ajuste y calibración según necesidades del cliente Entrega de resultados a equipos de consultoría Guiar y apoyar a analistas junior cuando sea necesario, promoviendo buenas prácticas y colaboración. Gestionar múltiples proyectos en paralelo y asegurar entregas en tiempo y libre de errores. 3. Generación de Insights y Presentación de Resultados Traducir resultados técnicos en insights claros, accionables y orientados a negocio Apoyar al equipo interno de consultoría en: Explicación de resultados Resolución de dudas técnicas relacionadas con los modelos Generar recomendaciones estratégicas relacionadas con: Optimización de inversión en medios Incremento del ROI de marketing 4. Datos, Procesamiento y Automatización Trabajar con grandes volúmenes de datos en procesos de: Extracción Transformación Integración Construir y mantener pipelines de datos Utilizar herramientas como: Python (pandas) Excel avanzado y VBA Contribuir a la automatización de procesos analíticos 5. Innovación y Mejora Continua Identificar oportunidades de optimización de modelos y procesos Experimentar con nuevos métodos, herramientas o frameworks para elevar la calidad y eficiencia de los modelos. Colaborar en proyectos de I+D, contribuyendo con análisis, pruebas y documentación de nuevas soluciones. Principales KPIs: Precisión y calidad de los modelos (bajo nivel de error) Cumplimiento de tiempos de entrega Satisfacción de stakeholders Calidad y accionabilidad de los insights Contribución a mejoras e innovación Idioma Nivel avanzado de inglés (B2 o C1) es un requisito obligatorio , ya que se realizarán presentaciones y reuniones constantes en inglés. Experiencia De 1 año a máximo 3 años de experiencia relevante en: Modelación de datos, Econometría o analítica avanzada (Obligatorio) Experiencia práctica en: Modelos Bayesianos, Modelos de regresión (OLS), Modelos econométricos o modelos de machine learning (Obligatorio) Experiencia o conocimiento aplicado en: Marketing Mix Modelling (MMM) o marketing effectiveness es un plus Estudios y herramientas Pregrado en Estadística, Matemáticas, Economía, o Geología (fuertes bases de modelos) Conocimiento sólido en modelación estadística Dominio avanzado de Excel y VBA es un plus Manejo intermedio/avanzado de Python (Obligatorio, especialmente pandas) Soft skills Excelentes habilidades de comunicación, clara y segura. Sólida comprensión y conocimiento práctico de técnicas estadísticas relacionadas con la extracción, procesamiento, transformación y modelación de datos, así como la capacidad de presentar resultados desde una perspectiva empresarial/no técnica. Fuertes habilidades analíticas y de resolución de problemas, con alto nivel de atención al detalle Nuestros Beneficios Desarrollo de carrera personalizado para las oportunidades en NielsenIQ Programa global de mentoría Programa de reconocimiento Vale de alimentación y conectividad Short Friday ¡Mucho más! #LI-TRR

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