Data Scientist (Sr) - Especialista En Machine Learning Y Cloud Mlops (Mendoza)

Data Scientist (Sr) - Especialista En Machine Learning Y Cloud Mlops (Mendoza)

11 nov
|
Maxit Consulting - Max Corporate Group
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Mendoza

11 nov

Maxit Consulting - Max Corporate Group

Mendoza

Descripción Del Trabajo

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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EN ACCENTURE, LA IGUALDAD IMPULSA LA INNOVACIÓN

¿Sabías que Accenture fue elegida la compañía más diversa e inclusiva del mundo? Creemos que la fuerza laboral del futuro es una fuerza igualitaria.

Todas las decisiones referidas al proceso de selección de empleo se tomarán sin hacer distinción, exclusión o preferencia alguna basada en motivos de raza, color, género, orientación sexual, discapacidad, edad, religión, opinión política o sindical, nacionalidad u origen socioeconómico ni ninguna otra prevista en la legislación vigente, que tengan por efecto anular o alterar la igualdad de oportunidades o de trato entre los candidatos.

#LI-LATAM

About Accenture Accenture is a leading global professional services company that helps the world’s leading businesses,



governments and other organizations build their digital core, optimize their operations, accelerate revenue growth and enhance citizen services—creating tangible value at speed and scale. We are a talent- and innovation-led company with approximately 791,000 people serving clients in more than 120 countries. Technology is at the core of change today, and we are one of the world’s leaders in helping drive that change, with strong ecosystem relationships. We combine our strength in technology and leadership in cloud, data and AI with unmatched industry experience, functional expertise and global delivery capability. Our broad range of services, solutions and assets across Strategy & Consulting, Technology, Operations, Industry X and Song, together with our culture of shared success and commitment to creating 360° value, enable us to help our clients reinvent and build trusted, lasting relationships. We measure our success by the 360° value we create for our clients, each other, our shareholders, partners and communities. Visit us at Declaración de igualdad de oportunidades en el empleo Creemos que nadie debe ser discriminado por sus diferencias. Todas las decisiones de empleo se tomarán sin importar la edad, raza, credo, color, religión, sexo, origen nacional, ascendencia, discapacidad, condición de veterano militar, orientación sexual, identidad o expresión de género, información genética, estado civil, ciudadanía ni ningún otro criterio protegido por la legislación aplicable. Nuestra rica diversidad nos hace más innovadores, competitivos y creativos, lo que nos permite servir mejor a nuestros clientes y comunidades.

Prometeo Talent es una agencia de reclutamiento con presencia en América y Europa. Ayudamos a empresas a encontrar profesionales talentosos en áreas de datos, analytics y negocios.

Actualmente, trabajamos junto a una empresa con sede en Estados Unidos especializada en medir la efectividad del marketing. Su trabajo consiste en ayudar a las organizaciones a entender mejor a sus consumidores, sus hábitos de compra, el desempeño de sus marcas y el comportamiento del mercado a través del análisis de datos.

Estamos buscando un/a Analista de Datos (Machine Learning) para sumarse al equipo global de nuestro cliente.

Esta posición es adecuado para personas analíticas, curiosas y orientadas a los datos, que disfruten trabajar con grandes volúmenes de información de consumidores y retail. El rol combina el trabajo técnico con una mirada de negocio: vas a transformar datos transaccionales y de comportamiento en métricas claras que ayuden a tomar decisiones.

Buscamos a alguien con buenos conocimientos de SQL y Python, atención al detalle y facilidad para entender datos y explicar resultados técnicos de forma clara a distintos equipos en inglés.

La posición está abierta a distintos niveles de experiencia, desde recién graduados con una sólida formación cuantitativa hasta profesionales con experiencia que quieran seguir desarrollando sus habilidades técnicas en análisis y manipulación de datos.

Crear, optimizar y ejecutar consultas en SQL para extraer información de bases de datos relacionales y data warehouses en la nube.

Desarrollar, ejecutar y validar modelos de Machine Learning, predictivos o estadísticos para identificar patrones de comportamiento de los consumidores y proyectar tendencias.

Transformar y agrupar datos transaccionales o de panel para calcular métricas de negocio como penetración de hogares, market share y tendencias de compra.

Crear y mantener tablas y vistas de datos organizadas que alimenten reportes recurrentes y dashboards.

Revisar resultados, realizar auditorías de datos y validar la lógica

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