Modelling Analyst - MMM at NielsenIQ

Bogotá, Bogota D.C., Colombia -

Full Time

Start Date

Immediate

Expiry Date

04 Sep, 26

Salary

0.0

Posted On

06 Jun, 26

Experience

0 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

Skills

Marketing Mix Modelling, Data Extraction, Data Transformation, Data Modelling, Excel, VBA, Python, Statistical Analysis, Predictive Modelling, Data Pipelines, English Proficiency, Stakeholder Management, SQL, R, Insight Generation, Quantitative Methodologies

Industry

Software Development

Description

Descripción de la empresa Modalidad: Híbrida Ubicación: Bogotá, Colombia Descripción del empleo Estamos buscando Modeling Analyst con sólida base analítica, pensamiento crítico y orientación a resultados, para unirse a nuestro equipo y aportar en proyectos de modelación, transformación de datos y generación de insights que impulsan decisiones clave de negocio. En este rol, participarás en proyectos desde una perspectiva de modelamiento y transformación de datos. Tus responsabilidades comenzarán por comprender los briefs de proyecto de los stakeholders internos, identificar las soluciones analíticas adecuadas del portafolio de productos que respondan a las preguntas del cliente, ejecutarlas sin errores y entregar los resultados a tiempo. El trabajo implicará una carga significativa de extracción, procesamiento, transformación y modelamiento de datos, y finalmente la presentación de estos desde una perspectiva de negocio/no técnica. A medida que ganes experiencia, se requerirá que comiences a realizar las tareas anteriores de manera independiente, liderar las discusiones del proyecto, contribuir a construir relaciones con los stakeholders internos y mejorar nuestras soluciones analíticas mediante iniciativas de I+D (Investigación y Desarrollo) e insights de valor agregado. Responsabilidades: Ejecución y Modelación Analítica Ejecutar análisis complejos y modelos estadísticos sin errores y dentro de los plazos establecidos. Extraer, procesar, transformar y consolidar grandes volúmenes de datos provenientes de diversas fuentes. Aplicar técnicas estadísticas como regresiones, transformaciones, modelación predictiva y otras metodologías cuantitativas. Liderazgo en Proyectos Liderar discusiones con stakeholders internos, entendiendo sus necesidades, gestionando expectativas y abordando retos del proyecto con claridad y seguridad. Tomar ownership del ciclo analítico, desde el brief inicial hasta la entrega final de insights. Guiar y apoyar a analistas junior cuando sea necesario, promoviendo buenas prácticas y colaboración. Generación de Insights y Presentación de Resultados Elaborar reportes y presentaciones que traduzcan resultados complejos en insights claros y accionables. Desarrollar recomendaciones estratégicas basadas en los hallazgos, aportando valor real al negocio. Participar en la construcción de propuestas y presentaciones para proyectos clave. Innovación, Optimización y Desarrollo Analítico Evaluar continuamente las soluciones analíticas actuales, identificando oportunidades de simplificación, automatización o mejora. Experimentar con nuevos métodos, herramientas o frameworks para elevar la calidad y eficiencia de los modelos. Colaborar en proyectos de I+D, contribuyendo con análisis, pruebas y documentación de nuevas soluciones. Principales KPIs: Accuracy of analyses: Entregar análisis libres de errores, garantizando outputs de alta calidad con el mínimo retrabajo posible. Timeliness of delivery: Completar análisis y reportes dentro de los tiempos acordados en cada proyecto. Stakeholder satisfaction: Recibir retroalimentación positiva de los stakeholders internos respecto a la claridad, comunicación y utilidad de los entregables. Innovation & improvement: Implementar mejoras en soluciones existentes mediante automatización, simplificación o incremento de eficiencia. Quality of insights: Proveer insights claros, accionables y relevantes para el negocio en análisis, presentaciones y discusiones. Requisitos Requisitos Obligatorios Nivel avanzado de inglés (B2 o C1) es un requisito obligatorio, ya que se realizarán presentaciones y reuniones constantes en inglés. De 1 año a máximo 2 años de experiencia relevante en data extraction, data transformation o data modelling (Obligatorio) Conocimientos sólidos o experiencia práctica con Marketing Mix Modelling (MMM) (Obligatorio) Dominio avanzado de Excel y VBA (Obligatorio) Dominio intermedio de Python (Obligatorio) Dominio en procesamiento, transformación y automatización de datos, así como en la construcción y gestión de pipelines. Habilidades plus Manejo intermedio de SQL o R son un plus Experiencia o conocimiento de la industria de consumo masivo, retail, tech and Durables o de investigación de mercados es un plus Pregrado en Estadística, Matemáticas, Economía, Ingeniería o afines; certificaciones adicionales en Ciencia de Datos o Analítica de Datos serán una ventaja. Sólida comprensión y conocimiento práctico de técnicas estadísticas relacionadas con la extracción, procesamiento, transformación y modelación de datos, así como la capacidad de presentar resultados desde una perspectiva empresarial/no técnica. Información adicional ¿Qué ofrecemos? Desarrollo de carrera personalizado para las oportunidades en NielsenIQ Programa global de mentoría y reconocimiento Oportunidad de trabajar en un entorno global y multicultural Vale de alimentación Short Friday ¡Mucho más! Our Benefits Flexible working environment Volunteer time off LinkedIn Learning Employee-Assistance-Program (EAP) NIQ may utilize artificial intelligence (AI) tools at various stages of the recruitment process, including résumé screening, candidate assessments, interview scheduling, job matching, communication support, and certain administrative tasks that help streamline workflows. These tools are intended to improve efficiency and support fair and consistent evaluation based on job-related criteria. All use of AI is governed by NIQ’s principles of fairness, transparency, human oversight, and inclusion. Final hiring decisions are made exclusively by humans. NIQ regularly reviews its AI tools to help mitigate bias and ensure compliance with applicable laws and regulations. If you have questions, require accommodations, or wish to request human review were permitted by law, please contact your local HR representative. For more information, please visit NIQ’s AI Safety Policies and Guiding Principles: https://www.nielseniq.com/global/en/ai-safety-policies. About NIQ NIQ is the world’s leading consumer intelligence company, delivering the most complete understanding of consumer buying behavior and revealing new pathways to growth. In 2023, NIQ combined with GfK, bringing together the two industry leaders with unparalleled global reach. With a holistic retail read and the most comprehensive consumer insights—delivered with advanced analytics through state-of-the-art platforms—NIQ delivers the Full View™. NIQ is an Advent International portfolio company with operations in 100+ markets, covering more than 90% of the world’s population. For more information, visit NIQ.com Want to keep up with our latest updates? Follow us on: LinkedIn | Instagram | Twitter | Facebook Our commitment to Diversity, Equity, and Inclusion At NIQ, we are steadfast in our commitment to fostering an inclusive workplace that mirrors the rich diversity of the communities and markets we serve. We believe that embracing a wide range of perspectives drives innovation and excellence. All employment decisions at NIQ are made without regard to race, color, religion, sex (including pregnancy, sexual orientation, or gender identity), national origin, age, disability, genetic information, marital status, veteran status, or any other characteristic protected by applicable laws. We invite individuals who share our dedication to inclusivity and equity to join us in making a meaningful impact. To learn more about our ongoing efforts in diversity and inclusion, please visit the https://nielseniq.com/global/en/news-center/diversity-inclusion Career Site Team: Data Science & Business Intelligence

Responsibilities

Execute complex statistical models and data transformations to generate actionable business insights from large datasets. Lead discussions with internal stakeholders to manage project expectations and drive analytical solutions from brief to delivery.