Descripción del trabajo: Liderar y consolidar la práctica de Revenue 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, mil empleados, más de centros de distribución y 30 plantas.

📌 Revenue Growth Manager (Xico)
🏢 Keurig Dr Pepper
📍 Xico