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Freelance media mix modeling

Madrid
Autónomo
COGNODATA
Publicada el 10 diciembre
Descripción

¿Quieres formar parte de una empresa líder en Customer Science y Marketing Automation? En Cognodata, ayudamos a nuestr@s client@s a mejorar su posición competitiva mediante la gestión avanzada de la información. ¡Únete a nuestro equipo!

Actualmente buscamos un/a consultor/a freelance especialista en MMM (Media Mix Modeling) para liderar proyectos de atribución y optimización de inversión en medios (online y offline).

🎯 Responsabilidades principales

* Descubrir y formalizar requerimientos con stakeholders, traduciéndolos a hipótesis y diseño de medición (canales, periodos, granularidad, ventanas de lookback).
* Ingesta y preparación de datos.
* Construcción de MMM.
* Modelado de atribución y contribución combinando: Shapley value para reparto justo de contribuciones entre canales/tácticas, Logistic regression y survival models para probabilidad/tiempo a conversión, ARIMA y Random Forest attribution para series temporales y atribución basada en árboles.
* Optimización de inversión.
* Comunicación y presentación de informes a clientes.
* Documentación.

🧠 Habilidades Clave

* 🧠 Pensamiento analítico y estratégico
* 🗣️ Comunicación efectiva y storytelling con datos
* 🚀 Proactividad y orientación a resultados
* 🔄 Capacidad de adaptación a entornos ágiles

🎁 ¿Qué te ofrecemos?

Proyectos innovadores en sectores como banca, retail, seguros...

* 📈 Contrato temporal, freelance
* 🤼 Buen ambiente laboral.
* 🏡 Híbrido: 1 día a la semana
* ⏰ Horario flexible.
* Todos los viernes, julio y agosto: jornada intensiva.

📩 ¿Te interesa?

¡Inscríbete y forma parte de una empresa que apuesta por la innovación, el talento y el crecimiento profesional!


REQUISITOS MÍNIMOS

✅ Requisitos Mínimos

* 2 años aplicando MMM y/o modelos de atribución en entornos reales.
* Experiencia práctica con: Shapley value, logistic regression, survival models, ARIMA, Random Forest attribution.
* Capacidad demostrable para simplificar hallazgos complejos, gestionar expectativas y conducir sesiones de trabajo.
* Dominio de Python para modelado (p. ej., pandas, numpy, statsmodels, scikit‑learn) y visualización; SQL para consultas y validaciones.
* Buen entendimiento de econometría, series temporales y técnicas de validación (cross‑validation temporal, holdouts, uplift/incrementalidad).

💡 Se valorará

* Experiencia combinando MMM + experimentación (cuasi‑experimentos, geo‑tests, MTA) y técnicas de explicabilidad (SHAP/LIME).
* Automatización y orquestación (dbt, Airflow) y BI (Power BI/Tableau) para readouts.
* Trabajo previo en retail, banca o aeroportuario/transportes.

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