Chile
Transformo datos transaccionales y de comportamiento digital en decisiones de negocio que generan resultados medibles. En más de 10 años liderando equipos de Data Science en Servicios Financieros, Retail y Consultoría, he impulsado resultados como: → +50% en tasa de reactivación de clientes mediante cruces de datos transaccionales ETF con comportamiento web → 75% de reducción en tiempo de resolución de insights de Customer Journey → +38% en ticket promedio online a través de segmentación basada en datos transaccionales de tienda → 1100% más conversión en email automatizado vs. campañas masivas Mi especialidad es conectar el análisis avanzado (Machine Learning, segmentación, modelamiento predictivo) con la estrategia comercial, traduciéndolo en acciones concretas para equipos de Marketing, Ventas y Product. Actualmente busco oportunidades en Chile donde pueda aplicar esta experiencia en Fintech, Servicios Financieros, Retail o Consultoría analítica. Stack: Python, SQL, R | AWS (SageMaker, Redshift), Snowflake | Tableau, Power BI | Machine Learning (Scikit-Learn, clustering, modelos predictivos) Industrias: Investment Management (+USD 9T AUM), Banca, E-Commerce, Consumo Masivo Formación: M.A. UT Austin (Beca Chile) | M.A. Economía UAI | Ingeniería Comercial UAI
Lideré equipos de hasta 5 Data Engineers, Data Scientists y BI Developers en proyectos de analytics para clientes de Servicios Financieros, Consumo Masivo y otras industrias. Enfocado en estrategias de growth y Product Analytics Proyecto principal (36 meses): Investment Manager líder en EEUU (+USD 9T AUM) → Desarrollé programa de generación de leads cruzando datos de comportamiento web (Adobe Analytics) con datos transaccionales en cuentas ETF y fuentes externas. Resultado: +50% en tasa de reactivación y +66% para ejecutivos de menor rendimiento. → Construí capa analítica del Data Lake que redujo el tiempo de resolución de preguntas de Customer Journey en un 75%, acortando ciclos de insights de meses a días. → Automaticé procesos de accionamiento sobre leads reduciendo tiempos de respuesta a <1 semana, generando +120% más reactivaciones vs. la segunda semana y +430% vs. la tercera. → Migré a la nube (AWS SageMaker y Redshift) procesos analíticos y bases de datos de marketing. Gestioné equipo de Data Engineers en automatización y calidad de datos. → Presenté insights directamente a nivel ejecutivo (CMO), definiendo métricas de Customer Experience y evaluando rendimiento financiero (Cashflow) de puntos de contacto de Marketing y Ventas. Otros clientes: → Empresa Fortune 500 de maquinaria pesada: Levantamiento de requerimientos analíticos y reportes Power BI, apalancando IA (Power Automate / Copilot) para pipelines desde Snowflake. → Banco Big Four estadounidense: Medición de campañas de marketing enfocado en producto de tarjetas de crédito de marca propia.
Consultoría en análisis de datos y metodologías cuantitativas para proyectos de impacto social y análisis político. → Diseñé e implementé metodología de aumento de datos (data augmentation) para análisis de preferencias políticas a nivel comunal, combinando fuentes de datos públicas y encuestas. → Apoyé a consultora en diseño e implementación de metodologías de evaluación social de impacto de proyectos de infraestructura rural (agua y electricidad) para organismos públicos.
Fundé y lideré el área de Inteligencia de Clientes dentro de la Gerencia de E-Commerce, reclutando y capacitando un equipo de 3 Data Scientists y Analistas. → Segmentación basada en datos transaccionales de tienda generó +38% en ticket promedio de venta online para clientes del grupo objetivo, como efecto directo de campañas automatizadas. → Desarrollé sistema de email automatizado con tasa de conversión 1100% más alta que campañas masivas. → Modelo del ciclo de vida de clientes y campañas de reactivación redujeron fuga de mejores clientes en un 52%. → Campañas automatizadas de up-selling basadas en algoritmos de recomendación vía e-mail, dirigidas a clientes con carros abandonados, generaron +16% en ticket promedio. → Lideré selección de vendors, negociación de contratos e implementación de herramientas analíticas en la nube (AWS) y de marketing automatizado (IBM Watson). → Promoví estrategias de transformación digital y omnicanalidad midiendo efectos cruzados online-offline y reduciendo silos de información entre áreas. → Segmenté clientes mediante algoritmos de ML (Clustering K-Means, KNN, Naive Bayes) y optimicé KPIs de ciclo de vida (RFM, CLV) y satisfacción (NPS).
Investigador de posgrado aplicando machine learning y análisis estadístico a datos de encuestas políticas. → Modelamiento de cambio de percepción de posición ideológica de candidatos aplicando machine learning a datos de encuestas. → Papers presentados en conferencias internacionales: LACEA (Chile, 2011) y MPSA (Chicago, 2014).
Profesor de economía a nivel pregrado y análisis estadístico a nivel postgrado. Asistente de investigación en análisis de encuestas y recolección de datos.