Jefe Senior de Ciencia de Datos — Híbrido - Ciudad de México — Retail -
Sobre la vacante
Liverpool, líder en retail mexicano, busca un Jefe Senior de Ciencia de Datos para integrarse al equipo de Marketing en Ciudad de México. El rol requiere experiencia en data science aplicada al negocio, con el objetivo de impulsar la toma de decisiones mediante analítica avanzada, modelos y experimentación.
Responsabilidades clave:
- Aplicar modelos de ciencia de datos para optimizar decisiones de marketing
- Generar insights accionables a partir de grandes volúmenes de datos
- Colaborar con equipos de negocio y analítica para generar impacto real
- Impulsar una cultura data-driven en el área
Modalidad: Híbrida (inferida por ubicación en CDMX y naturaleza del rol en retail) Ubicación: Ciudad de México Industria: Retail
¿Por qué deberías aplicar?
Esta es una oportunidad para liderar la transformación data-driven en una de las empresas de retail más importantes de México. No solo aplicarás modelos avanzados, sino que influirás en decisiones estratégicas de marketing que impactan a millones de clientes. Crecerás profesionalmente en un entorno donde la ciencia de datos se traduce directamente en resultados de negocio, con visibilidad ejecutiva y la posibilidad de construir un equipo de alto impacto.
Tips y consejos de VacantesDigitales.com
Skills indispensables
- Técnicas: Python, SQL, machine learning, estadística avanzada, visualización de datos (Tableau/Power BI), big data tools (Spark, Hadoop)
- Soft skills: Liderazgo técnico, comunicación efectiva con stakeholders no técnicos, pensamiento estratégico, capacidad de influencia
Tips prácticos para este puesto
- 1 Prepara casos de estudio: Ten listos ejemplos concretos donde hayas aplicado data science para resolver problemas de negocio en retail o marketing.
- 2 Domina el storytelling con datos: Practica cómo presentar insights complejos de manera simple y persuasiva a equipos comerciales.
- 3 Investiga el negocio: Entiende el modelo de Liverpool, sus métricas clave (CAC, LTV, conversión) y cómo la data puede optimizarlas.
Recursos recomendados
- Herramientas: Kaggle para datasets de retail, Coursera "Machine Learning for Business Professionals", libros como "Data Science for Business"
- Influencers: Cassie Kozyrkov (Chief Decision Scientist at Google), Hilary Mason (data science en Cloudera)
- Comunidades: Data Science México en Meetup, r/datascience en Reddit
Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol
- "¿Cómo priorizarías proyectos de data science en un departamento de marketing?" - Tip: Enfócate en alineación con objetivos de negocio, ROI estimado y viabilidad técnica.
- "Describe un proyecto donde un modelo de ML no funcionó como esperabas" - Tip: Muestra humildad técnica, qué aprendiste y cómo iteraste para mejorar.
- "¿Cómo convencerías a un director de marketing para implementar una recomendación basada en datos?" - Tip: Resalta storytelling con métricas de negocio, no solo accuracy del modelo.
Rango salarial estimado (LATAM)
Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual:
| Nivel | Rango mensual USD |
|---|---|
| Mid | $3,500 - $5,000 |
| Senior | $5,000 - $7,500 |
| Lead/Manager | $7,500 - $10,000+ |
Nota: Varía según país, empresa, modalidad (remoto internacional paga más) y tecnologías específicas. Empresas de USA/EU pagando en LATAM suelen ofrecer 30-50% más. Para un rol de jefatura en retail en CDMX, el rango superior es alcanzable.
Red flags a considerar
- Bandera roja 1: Falta de acceso a datos de calidad - Pregunta en la entrevista sobre la madurez de los pipelines de datos, calidad de los datasets y herramientas disponibles.
- Bandera roja 2: Expectativas irreales sobre IA/ML - Investiga si la empresa espera "magia" con la data sin entender los límites de los modelos; pregunta por casos de uso pasados.
- Bandera roja 3: Burocracia excesiva para implementar cambios - Señal de advertencia común en retail tradicional; pregunta sobre procesos de toma de decisiones y agilidad del equipo.
Sobre empleos de Data Science y Analytics
La ciencia de datos y el análisis son campos en rápido crecimiento que combinan estadística, programación y conocimiento de negocios. Las empresas latinoamericanas e internacionales buscan profesionales capaces de transformar datos en decisiones estratégicas. Las tecnologías más demandadas incluyen Python, SQL, herramientas de visualización como Tableau y Power BI, y plataformas cloud como AWS y Google Cloud. La capacidad de contar historias con datos y comunicar insights de forma clara es tan importante como las habilidades técnicas.
