Revenue Growth Manager

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.