Growth marketing analyst

¿Qué buscamos?

Buscamos un Growth Analyst que convierta los datos de Vemo en decisiones de inversión y negocio.

¿Cuál será tu misión?

Ser el motor analítico y de automatización de Growth: conviertes datos dispersos (ads, web, CRM) en un sistema que, por sí solo, mide, pronostica y recomienda dónde invertir el siguiente peso, optimizando hacia etapas cruciales en funnel, no hacia leads.

Tus principales responsabilidades serán:

Analítica y Revenue

• Construirás la atribución full-funnel uniendo Meta, Google, GA4 y Microsoft Dynamics 365.
• Calcularás y reportarás unit economics por línea de negocio y canal.
• Analizarás funnels de ciclo largo por cohorte, encontrando las fugas y su impacto en MXN y conversión final.
• Diseñarás y leerás experimentos con rigor estadístico: tamaño de muestra, significancia, holdouts e incrementalidad.
• Entregarás cada análisis como lectura accionable (desviación, causa raíz, impacto, recomendación) y medirás el resultado de cada decisión.

Automatización y Data

• Construirás, junto con BI, pipelines con datos de plataformas de ads, GA4 y Dynamics 365.
• Enviarás etapas del CRM a Meta (Conversions API) y Google Ads para que los algoritmos optimicen hacia clientes reales.
• Automatizarás los reportes recurrentes de Growth y eliminarás la dependencia de archivos manuales y versiones locales.
• Operarás un sistema de alertas sobre los KPIs de Growth.

Gobernanza de Datos

• Serás owner del catálogo de métricas de Growth: definición, fuente, lógica de cálculo, periodicidad.
• Reconciliarás las cifras entre plataformas de ads, GA4 y Dynamics 365.

• Montarás agentes y flujos con LLMs para análisis recurrentes: resúmenes de performance, explicación de variaciones y detección de anomalías.
• Analizarás con IA información no estructurada para encontrar patrones de conversión y pérdida.

Requisitos básicos:

• Experiencia comprobada: 1-3 años en growth analytics, revenue ops, BI o data analytics, idealmente en compañías de alto crecimiento (tech, movilidad, fintech, leasing).
• SQL avanzado: joins complejos, window functions, CTEs y modelado de tablas para análisis.
• Python: análisis de datos, consumo de APIs y scripts programados.
• Mentalidad de negocio: dominio de unit economics y análisis de cohortes en funnels de ciclo largo.
• Rigor de testing: capacidad de diseñar hipótesis, dimensionar experimentos y convertir resultados en decisiones.
• IA en la práctica: experiencia real usando LLMs para automatizar análisis o procesos, no solo como chat.
• Visualización: dashboards en Looker Studio, Power BI o similar.
• Comunicación ejecutiva: capacidad de explicar a dirección qué pasó, por qué pasó y qué hacer, sin jerga técnica.