Gerente de Analítica y Ciencia de Datos

Objetivo:

Dirigir una cartera de análisis, evaluaciones y modelos que mejore las decisiones y procesos de negocio, liderando especialistas, asegurando rigor metodológico y conectando los resultados con su adopción, operación y seguimiento, considerando utilidad, incertidumbre y riesgos de uso.

Responsabilidades:

• Priorizar casos: Identificar decisiones que se beneficien de análisis y priorizarlas según valor esperado, viabilidad, calidad de datos, capacidad y consecuencias de error.
• Organizar el trabajo: Distribuir tareas entre estadística, ciencia de decisiones y ciencia de datos; definir alcance, responsables, revisión independiente y criterios para continuar, ajustar o detener.
• Garantizar rigor: Cuestionar supuestos, métodos y conclusiones; distinguir entre descripción, predicción y causalidad; exigir validación reproducible e interpretación de la incertidumbre.
• Asegurar la utilidad real: Acordar con negocio cómo se usará cada resultado y cómo se revisarán sus efectos, evitando que un buen indicador técnico sustituya el valor práctico.
• Coordinar dependencias: Trabajar con Ingeniería, BI y MLOps para asegurar documentación, controles de acceso, condiciones de operación y seguimiento de cambios en datos o desempeño.
• Desarrollar al equipo: Impulsar la revisión entre pares, gestionar la tensión entre rapidez, rigor y sostenibilidad, y comunicar avances y decisiones pendientes a la dirección.

Formación Académica:

• Estadística, matemáticas, informática, economía, ingeniería o afín (o trayectoria equivalente).

Experiencia Requerida:

• Trayectoria dirigiendo equipos o carteras analíticas cuyos resultados se usen en decisiones, coordinando especialistas con enfoques metodológicos distintos.
• Casos verificables de priorización, revisión crítica y adopción, incluyendo ejemplos de cuándo una propuesta debió modificarse o detenerse.
• Gestión de cartera y equipos
• Estadística, evaluación y decisiones
• Ciencia de datos y validación
• Ciclo de vida y operación
• Gobierno y uso responsable}
• Criterio para revisar soluciones en almacenes analíticos y plataformas de ciencia de datos.
• Experiencia en BigQuery se aborda desde disponibilidad, calidad, permisos y costos; la experiencia en otras nubes es transferible.

Deseable:

• Evaluación de impacto y adopción de productos analíticos.
• Gestión de plataformas como Vertex AI o equivalentes; experiencia con IA generativa (calidad, riesgos y utilidad).