Director de Ciencia de Datos e IA

Encabezado - Externo

Objetivo de la posicion

Diseñar la estrategia y ejecución de productos de Inteligencia Artificial (tradicional, generativa y agéntica), impulsando la transformación operativa del negocio bajo los principios de rentabilidad, agilidad, eficiencia y responsabilidad. 

Responsable de: a) Identificar y priorizar oportunidades donde la IA y los datos generen ventajas competitivas y la optimización de operaciones; b) Comunicación efectiva en foros ejecutivos; c)  Asegurar la rentabilidad, calidad, gobierno y ética de todos los productos de IA implementados; y d) Construir y desarrollar equipos de alto desempeño desde un liderazgo inspirador orientado a resultados.

Principales Responsabilidades

Liderar el diseño, desarrollo e implementación de soluciones de IA (modelos predictivos/prescriptivos, sistemas de recomendación, asistentes virtuales, automatización y optimización de operaciones). 
Supervisando la integración de dichas soluciones en los productos, servicios y procesos existentes, garantizando su escalabilidad y robustez. 20%

Definir y ejecutar la visión estratégica de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial alineada con los objetivos corporativos. Anticipando tendencias tecnológicas e identificando oportunidades de negocio. 15%

Dirigir la identificación, evaluación y adopción de nuevas tecnologías y tendencias en IA (aprendizaje profundo, NLP, visión por computadora, IA generativa, automatización inteligente, etc.). Trabajar en su implementación en colaboración con el equipo de Arquitectura (IT). 15%

Comunicar el impacto de las soluciones de IA en el negocio, asegurando el alineamiento con los objetivos estratégicos. 10%

Dirigir a los Científicos de Datos, Ingenieros de IA, Ingenieros de MLOps, o cualquier otro perfil asociado al área, proporcionando guía y asesoramiento técnico. Asimismo, debe ser un coach y mentor, capaz de detectar y potenciar talento. 10%

Diseñar e implementar planes de desarrollo para los miembros del equipo a su cargo. Prever el dimensionamiento apropiado del equipo para asegurar niveles de excelencia en la operación del área.  10%

Establecer y mantener las mejores prácticas de gobernanza, ética, seguridad y responsabilidad en el desarrollo y uso de IA. 5%

Promover la colaboración interdisciplinaria entre áreas de tecnología, negocio y operaciones para maximizar el valor de la IA. 5%

Fomentar la experimentación, el aprendizaje continuo y la innovación dentro del equipo y en la organización. 5%

Representar a la compañía en foros internos y externos relacionados con IA y analítica avanzada. 5%

Educación (mínima y deseada)

Mínima: Posgrado (Ciencias Computacionales, Estadística, Matemáticas Aplicadas, MBA, Administración de Empresas)

Deseada:Posgrado

Experiencia (mínima y deseada)

Mínima: 10 años - Puestos relacionados con Ciencia de Datos o Analítica Avanzada con 5 años en posiciones de liderazgo en el mismo campo

Deseada: 15 años

Licencias/Certificaciones Requeridas

'- Machine Learning, Deep Learning (NLP) y otras áreas clave de IA.
- Frameworks y herramientas de IA (TensorFlow, PyTorch, Keras, OpenAI, etc.).
- Arquitecturas en la nube y soluciones de IA como servicio (AWS SageMaker, Azure AI, GCP AI Platform).
-Programas de Liderazgo

Idiomas (Habla, Escribe, Lee)

Inglés: 90%, 90%, 90%

Paquetes De Computo Requeridos

Microsoft Office [Intermedio]
Lenguajes: Python [Avanzado], SQL [Avanzado], Spark [Avanzado]
Frameworks: PyTorch [Intermedio]
MLOps: Mlflow [Intermedio]
BI & Storytelling: Power BI [Intermedio]
Cloud: AWS, Azure  [Intermedio]
Versionamiento y CI/CD: Git [Avanzado]
Consol de Linux [Intermedio]

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