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.

📌 Revenue Growth Manager (Ciudad de México)
🏢 Keurig Dr Pepper
📍 Ciudad de México