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Resumen: Este puesto implica construir modelos predictivos, automatizar la infraestructura de datos y ofrecer información estratégica ejecutiva para influir directamente en la estrategia de ventas y la asignación de recursos dentro de una organización global. Aspectos destacados: 1. Definir la estrategia global de ventas y la asignación de recursos 2. Utilizar herramientas nativas de IA para aplicaciones personalizadas y automatización 3. Influir en las operaciones comerciales y los resultados relacionados con el personal mediante resultados analíticos Responsabilidades del candidato \- * Construir modelos predictivos y marcos GTM \- puntuación de cuentas, pronóstico, modelado de cuotas y construcción de carteras, que determinan directamente dónde deben centrarse los vendedores y cómo la dirección asigna recursos en toda la organización global de ventas. * Ser responsable de modelos analíticos de alta importancia \- desarrollar y mantener resultados cuya precisión es crítica, ya que influyen directamente en cómo opera la empresa y cómo se evalúan y miden las personas; someter a prueba rigurosa las suposiciones y revelar el impacto secundario antes de tomar decisiones. * Diseñar infraestructura de datos automatizada \- sustituir flujos de trabajo manuales por canalizaciones escalables de SQL, automatización basada en Python y procesos ETL, para que el equipo pueda escalar sin cuellos de botella. * Proporcionar información estratégica ejecutiva \- elaborar análisis exhaustivos y productos de datos para reuniones mensuales de revisión comercial (MBR), revisiones trimestrales comerciales (QBR) y revisiones directivas, traduciendo datos complejos en narrativas claras con recomendaciones accionables. * Multiplicar su impacto mediante IA \- utilizar herramientas nativas de IA en todo el flujo de trabajo para construir aplicaciones personalizadas, automatizar tareas repetitivas y avanzar con la velocidad de una startup dentro de Uber. \- Cualificaciones básicas \- * Experiencia sólida en el uso de herramientas de programación con IA (Cursor, Claude Code, Copilot o similares) como parte fundamental de su flujo de trabajo. * Preferiblemente experiencia con SQL y Python para consultas, transformación de datos, automatización y modelado analítico. * Capacidad demostrada para resolver problemas de forma analítica \- descomponer problemas ambiguos, pensar en términos de compensaciones y ajustar el nivel de rigor según la magnitud de las implicaciones. \- Cualificaciones preferidas \- * Experiencia en entornos donde los resultados analíticos afectan directamente las operaciones comerciales y los resultados relacionados con el personal \- y apreciación de la precisión y el pensamiento en términos de compensaciones que dicha responsabilidad exige. * Capacidad para construir aplicaciones ligeras de datos (Streamlit, Flask o similares) que trasladen los hallazgos más allá de paneles estáticos hacia productos interactivos y de auto-servicio. * Comunicación sólida entre funciones \- presentar opciones con sus ventajas, desventajas y quienes asumen el impacto, para que la dirección tome decisiones informadas, no solo rápidas. * Formación en análisis de datos, operaciones comerciales (BizOps), consultoría, operaciones de ingresos (RevOps) o ingeniería analítica. No se requiere un número específico de años \- lo que importa más son la capacidad demostrada y la agilidad para aprender.
