Job Description

Grupo Mariposa es una corporación multinacional de bebidas y alimentos, fundada en 1885, con operaciones en más de 14 países y más de 15,000 colaboradores. Contamos con el portafolio de bebidas más grande de la región y alianzas estratégicas con PepsiCo y AB InBev. Nos organizamos en 4 unidades de negocio: apex (transformación), cbc (distribución), beliv (innovación en bebidas) y bia (alimentos).
Como parte de la maduración de nuestra función de datos y la necesidad de conectar las capacidades analíticas con la agenda estratégica del negocio, buscamos incorporar un Analytics & Innovation Lead que traduzca de manera efectiva las necesidades del negocio en soluciones basadas en datos, y que al mismo tiempo actúe de forma proactiva identificando oportunidades analíticas que el negocio aún no ha formulado. Este rol concibe cada desarrollo como un producto de datos con valor demostrable, escalable y potencialmente replicable en múltiples mercados.
Postula a este empleo en getonbrd.com.

1. Traducción y Detección Proactiva de Necesidades de Negocio
Traducir necesidades de negocio en casos de uso analíticos claros, viables y priorizados, asegurando que cada iniciativa tenga un problema real y un impacto medible detrás.
Diseñar y mantener el mapa de valor analítico de la organización: qué capacidades existen, qué brechas hay y qué oportunidades se están dejando sobre la mesa.
2. Desarrollo de Productos de Datos con Visión de Escalabilidad
Concebir cada solución analítica como un producto de datos con ciclo de vida propio: definición, desarrollo, adopción, medición de impacto y evolución.
Evaluar el potencial de evolución de soluciones internas hacia modelos de servicio compartido entre unidades de negocio o entre países, bajo una lógica de producto analítico centralizado.
3. Innovación Aplicada y Evaluación de Casos de Uso
Identificar, estructurar y priorizar casos de uso de alto impacto (GenAI, ML aplicado, automatización analítica) evaluando viabilidad técnica, disponibilidad de datos e impacto esperado en el negocio.
Monitorear tendencias del mercado en analítica, IA y tecnología aplicada al sector de consumo masivo, distinguiendo señal de ruido y priorizando solo lo que tiene aplicabilidad concreta
4. Gestión Estratégica del Área de Analítica
Co-diseñar con el Data Manager el roadmap estratégico de soluciones analíticas para la región, alineando capacidades técnicas con prioridades de negocio.
Apoyar la priorización del backlog cuando existe tensión e
5. Evolución del Área hacia Analítica de Alto Valor
Transformar los entregables de BI: Pasar de dashboards estáticos a productos analíticos que combinen contexto, narrativa e insights accionables.
Definir estándares de calidad para entregables analíticos: consistencia, trazabilidad, narrativa y accionabilidad como criterios mínimos de aceptación.

Formación
• Titulación universitaria en Ingeniería, Ciencias de la Computación, Estadística, Economía,
Data Science o disciplinas cuantitativas afines. Se valorará formación de posgrado o
experiencia equivalente que demuestre capacidad de análisis riguroso, formulación de
problemas complejos y comunicación de hallazgos a audiencias diversas.
• Formación complementaria en analítica de negocios, estrategia, gestión de productos o
innovación es un plus.
Experiencia
• 5 años o más de experiencia en roles de analítica, ciencia de datos, BI o estrategia de
negocio basada en datos.
• Experiencia comprobada trabajando como puente entre equipos técnicos y áreas de negocio,
traduciendo necesidades en soluciones viables y de impacto medible.
• Historial de proyectos donde la analítica generó impacto demostrable en decisiones
comerciales, operativas o financieras.
• Experiencia llevando soluciones analíticas a producción, con criterio sobre viabilidad
operacional, sostenibilidad y adopción por parte del negocio.
• Experiencia liderando equipos o iniciativas transversales, con capacidad de articular dirección
técnica y de negocio de forma simultánea.
• Exposición a entornos multi-país o multi-negocio, con capacidad de operar en contextos de
alta complejidad organizacional.

• Experiencia en CPG / Retail / Consumo Masivo o industrias con dinámicas similares de GoTo-Market, distribución y gestión de canal.
• Experiencia en entornos multi-país con estándares y arquitecturas de datos compartidos.
• Exposición a casos de uso de ML o GenAI aplicado en contextos comerciales con impacto
medible.
• Conocimiento de metodologías de gestión de productos digitales o analíticos (Product
Management aplicado a datos).
• Experiencia en gestión de innovación o evaluación de tendencias tecnológicas con criterio de
aplicabilidad.

Ambiente de trabajo colaborativo y dinámico.
Desarrollo profesional continuo y oportunidades de crecimiento.
Flexibilidad de horarios y equilibrio entre vida laboral y personal.

Horario flexible:
Cobertura de salud:
Vestimenta informal: