Mexiko
Banco Mercantil del Norte, S.A.
HP
Senior Marketing Data Scientist
Mexiko
Tlaquepaque, Jalisco, Mexico
PythonSQLAWS
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Beschreibung -
Senior Marketing Data Scientist
Senior Marketing Data Scientist
Über die Stelle
Die Rolle des Marketing Data Science hat sich heute aufgrund von schnellen Mar-Tech-Innovationen und dem Aufkommen disruptiver Technologien ständig weiterentwickelt. Wir suchen einen erfahrenen Senior Marketing Data Scientist, der nicht nur mit machine learning und statistischer Modellierung bestens vertraut ist, sondern auch Mar-Tech-Plattformen und -Praktiken kennt. Als Senior Marketing Data Scientist hier würden Sie Ihr Talent einsetzen, um Möglichkeiten zu erkennen, neueste Technologien auf reale Marketingprobleme anzuwenden. Sie werden mit verschiedenen Marketingdatenplattformen und -datenbanken arbeiten, tief in die Datenbereinigung und ETL-Erstellung einsteigen, Ihre Modellierungsfähigkeiten nutzen, sei es Zeitreihenprognose oder Klassifizierungsalgorithmen, um Marketinganalyseprobleme zu lösen und schließlich Ihre Erkenntnisse oder Lösungen an das Senior Management innerhalb von HP weiterzugeben. Wir suchen einen Self-Starter, der sich für Programmierung, Datenaufbereitung und das Teilen von Erkenntnissen mit anderen begeistert.
Standorte
Guadalajara-Mexiko
Stelle - Marketing
Arbeitszeitmodell - Vollzeit
Schicht - Keine Schichtzulage (Mexiko)
Reisen -
Umzug -
Chancengleichheit (EEO) - HP, Inc. bietet allen Mitarbeitern und potenziellen Mitarbeitern gleiche Beschäftigungsmöglichkeiten, ohne Rücksicht auf Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, nationale Herkunft, Abstammung, Staatsbürgerschaft, sexuelle Orientierung, Alter, Behinderung oder Status als geschützter Veteran, Familienstand, Familienstand, körperliche oder geistige Behinderung, medizinischen Zustand, Schwangerschaft, genetische Prädisposition oder Trägerstatus, Uniformdienststatus, politische Zugehörigkeit oder eine andere Eigenschaft, die durch geltende nationale, bundesstaatliche, bundesstaatliche und lokale Gesetze geschützt ist.
Seien Sie versichert, dass Sie keinerlei nachteilige Behandlung erfahren, wenn Sie sich entscheiden, die angeforderten Informationen preiszugeben. Diese Informationen werden freiwillig bereitgestellt. Die erhaltenen Informationen werden streng vertraulich behandelt.
Weitere Informationen finden Sie in der EEO-Richtlinie von HP oder lesen Sie hier Ihre Rechte als Bewerber nach dem Gesetz: „Kennen Sie Ihre Rechte: Diskriminierung am Arbeitsplatz ist illegal“
Aufgaben
- Marketinginitiativen, Herausforderungen, Fragen und Bedenken verstehen und diese in Data-Science-Lösungen und Metriken umwandeln
- Analytische Frameworks, Modelle und Dashboards entwickeln, um die Auswirkungen, Effizienz und Wirksamkeit von Marketingaktivitäten quantitativ zu messen
- Leitung der Entwicklung und Implementierung innovativer End-to-End machine learning-Techniken zur Beantwortung wichtiger Geschäftsfragen von Marketingteams oder des Senior Managements, während gleichzeitig neue Bereiche zur Erkundung identifiziert werden
- Präsentation Ihrer Analysen und Empfehlungen für Marketingkollegen und das Senior Management
- Entwurf und Erstellung skalierbarer RAG-Pipelines, KI-Agenten und unternehmensweiter Generative AI-Anwendungen für Marketinganwendungsfälle.
- Definition der KI-Architektur, Infrastruktur, Modellstrategie und Bereitstellungsumgebung, einschließlich der Bewertung bestehender Modelle, des Fine-Tunings und der Rechenanforderungen.
- Leitung der Entwicklung und Leistungsbewertung von LLM-Lösungen für strukturierte und unstrukturierte Daten, während gleichzeitig Probleme mit Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit behoben werden.
- Zusammenarbeit mit internen oder externen Mitgliedern, um Datenquellen/-plattformen/-techniken in das Team zu integrieren
Erforderliche Qualifikationen
- 5–7 Jahre Erfahrung in Data Science, machine learning, statistischer Modellierung oder angewandter KI, mit starker Beherrschung von Python, SQL, Pandas und NumPy.
- Umfangreiche Erfahrung mit Regression, Klassifizierung, Clustering, Zeitreihenprognose, Kausalanalyse, NLP und Frameworks wie Scikit-learn, XGBoost, PyTorch oder TensorFlow.
- Praktische Erfahrung in der Erstellung von Generative AI-Lösungen, einschließlich LLM-Anwendungen, RAG-Pipelines, Embeddings, Vektordatenbanken, Prompt Engineering und KI-Agenten.
- Erfahrung in der Bereitstellung und Bewertung von KI-Modellen auf Databricks, AWS, Azure oder Google Cloud, einschließlich Genauigkeit, Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Kosten.
- Fähigkeit, mit strukturierten und unstrukturierten Daten zu arbeiten, Modell-Outputs zu beheben und komplexe Ergebnisse in klare Geschäftsempfehlungen zu übersetzen.
- Starke Kommunikations- und Kollaborationsfähigkeiten, mit Erfahrung in der Zusammenarbeit mit technischen Teams, Marketern und Geschäftsinteressenten. Grundlegendes Verständnis und Kenntnisse von digitalen Marketingpraktiken und KPIs auf E-Commerce-Werbeplattformen
- Wunsch, mit anderen Data Scientists, Datenanalysten und wichtigen Geschäftspartnern zusammenzuarbeiten
- Beherrschung von fortgeschrittenem Excel und PowerPoint
- Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten
Bevorzugte Qualifikationen
- Abschluss in Informatik/Ingenieurwesen/Mathematik/Ökonometrie/Statistik
- Vertrautheit mit Google Analytics/ Adobe Analytics/ Amazon Marketing Cloud/ Google Ads Data Hub und anderen gängigen digitalen Marketingdatenplattformen oder CRM-Systemen
- Kenntnisse im kommerziellen B2B Marketing und ABM
- Erfahrung mit Marketing-Mess-Frameworks wie Marketing Mix Modeling und Multi-Touch Attribution
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