
Data Scientist (Marketing Analytics)
- Hybrid
- Ciudad de México, México, Mexico
- MX$60,000 - MX$75,000 per month
Job description
Sobre Novacard
En Novacard estamos revolucionando el acceso al crédito en México y LATAM, construyendo productos financieros simples, transparentes y digitales. Somos una empresa en crecimiento acelerado donde las decisiones se toman con datos, agilidad e impacto real.
Sobre el rol
El rol de Data Scientist busca garantizar la calidad, consistencia y aprovechamiento estratégico de los datos del negocio. Este rol transforma información compleja en insights accionables que permiten entender patrones, detectar causas raíz, anticipar comportamientos y optimizar performance. Tu trabajo será clave para construir modelos estadísticos, mejorar la visibilidad analítica, fortalecer procesos basados en datos y habilitar decisiones informadas para equipos operativos y estratégicos en toda la organización.
Responsabilidades
Análisis y modelado
Analizar bases de datos para identificar patrones, desviaciones y drivers clave
Construir y mantener modelos estadísticos y predictivos (regresión, clustering, scoring de probabilidad, etc.)
Aplicar métodos de machine learning con enfoque analítico y científico
BI & mantenimiento de data
Ingresar a data sources para realizar análisis diario
Mantener consistencia y calidad de datos
Asegurar limpieza y validación continua
Insights accionables
Convertir resultados analíticos en acciones efectivas para negocio
Explicar root cause de desviaciones y anomalías
Presentar hallazgos de forma clara y ejecutable
Job requirements
Requisitos
5–6 años en Data Science, Analytics o roles similares.
SQL avanzado; Python o R; Excel intermedio–avanzado.
Experiencia en modelos estadísticos, análisis de hipótesis y experimentación.
Familiaridad con conceptos ETL / data pipelines / arquitectura de datos.
Inglés avanzado para comunicación técnica y colaboración.
Alta atención al detalle, pensamiento crítico y rigor analítico en interpretación de datos.
Requisitos técnicos (must)
SQL (consultas, joins, CTEs, funciones ventana)
Python y/o R para análisis y workflows estadísticos
Experiencia en análisis de grandes datasets
Estadística aplicada y experimentación (A/B testing, hipótesis, causalidad)
Comprensión de data pipelines (ETL/ELT)
or
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