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Será responsable de asegurar la calidad de los análisis, identificar patrones relevantes en los datos y traducir los resultados en recomendaciones concretas y accionables.\nPrincipales responsabilidades\nIntegración y preparación de datos: Integrar información de diferentes fuentes, limpiar y transformar datos, resolver inconsistencias y preparar conjuntos de datos para el análisis. Según el proyecto y la disponibilidad de información, las fuentes podrán incluir inversión publicitaria, ventas, promociones, audiencias y comportamiento del consumidor.\nDesarrollo de modelos estadísticos y analíticos: Aplicar técnicas estadísticas, programación y metodologías de Data Science para identificar patrones, explicar resultados, comprender los factores que influyen en el negocio y estimar escenarios futuros.\n Análisis avanzado y generación de insights: Desarrollar análisis y modelos que permitan responder preguntas de negocio, evaluar oportunidades y respaldar decisiones estratégicas. Según el alcance de los proyectos, esto podrá incluir modelos predictivos, segmentación, experimentación y Marketing Mix Modeling (MMM).\nLiderazgo y desarrollo del equipo técnico: Gestionar y acompañar a analistas y especialistas, revisar la calidad metodológica de sus trabajos, brindar orientación técnica y promover el desarrollo de sus capacidades profesionales.\nParticipación directa en el trabajo analítico: Colaborar en el desarrollo, revisión y validación de modelos, aportando criterio técnico y asegurando el rigor de los análisis y la confiabilidad de los resultados.\nTraducción de resultados en recomendaciones de negocio: Interpretar los hallazgos y explicar sus implicancias para el negocio, identificando oportunidades y proponiendo acciones basadas en datos.\n Gestión de proyectos y relación con clientes: Coordinar iniciativas analíticas, gestionar prioridades y plazos, presentar resultados y comunicar conclusiones de forma clara a stakeholders con distintos niveles de 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