GERENTE DE INTELIGENCIA DE DATOS

Tipo de colaborador

Objetivo del puesto

Consolidar los datos en valor estratégico, asegurando que las decisiones se basen en información confiable, oportuna y accionable, centralizando la visión analítica enfocandose en iniciativas de alto impacto con la finalidad de transformar necesidades del negocio en soluciones analíticas que impulsen eficiencia, innovación y crecimiento, estableciendo estándares, procesos, tecnología y talento que habiliten una cultura verdaderamente data-driven.

Responsabilidades y actividades

1. Alinear el trabajo en equipo de datos con los objetivos estrategicos de la orgnización, traducir las necesidades del negocio en requerimientos analiticos accionables, priorizar iniciativas con base en su impacto, complejidad y capacidad disponible, proteger el tiempo de enfoque del equipo evitando interrupciones y solicitudes no priorizadas, y promover una cultura orientada al uso estrategico de los datos de la empresa.
2. Establecer estándares técnicos y de documentación para todos los entregables analiticos, asegurar la calidad, confiabilidad y consistencia de modelos, reportes y datasets, garantizar el cumplimiento de normas de privacidad, seguridad y uso ético de algoritmos, y supervisar la trazabilidad y el linaje de los datos criticos de la organización.
3. Desarrollar al equipo mediante mentoría, evaluaciones y planes de crecimiento, asignar eficientemente las cargas de trabajo respetando la capacidad y los SLAs, proteger el tiempo operativo del equipo evitando saturación y solicitudes fuera de proceso, supervisar y optimizar el stack tecnológico analítico, y garantizar la operación eficiente del ciclo de desarrollo analítico.
4. Realizar las actividades relacionadas con la gestión de personal.
5. Ejecutar las actividades requeridas que aseguren el cumplimiento a las políticas en materia de seguridad, higiene y medio ambiente establecidas por la empresa.

Experiencia

• Analítica de datos, estadistica y metodologias de modelado. 4 años
• Business Intelligence (Power BI, Tableau, Looker u otros). 4 años
• Lenguajes y herramientas de datos: SQL, Python o R. 5 años
• Prácticas de Data Governance, linaje de datos y modelos de calidad. 5 años
• Arquitectura de datos (data lakes, data warehouses, pipelines). 5 años

Conocimientos

• Arquitectura de datos (data lakes, data warehouses, pipelines).
• Plataformas cloud (Azure, AWS, GCP) para analítica.
• Buenas prácticas de QA en modelos, dashboards y ETLs.

Educación

Perfil Complementario

CERTIFICACIONES:

• Analitica y ciencia de datos.
• Gestión de Datos.
• Nube ( Azure Fundamentals, AWS Cloud Practitioner, Google Cloud Digital Leader).

EXPERIENCIA:

• Prácticas de gobernanza de datos, calidad de datos o linaje dentro de una organización.
• Proyectos de migración a plataformas cloud (Azure, AWS o GCP).

CONOCIMIENTOS:

• Conocimientos en modelos de machine learning avanzados, optimización y técnicas de inteligencia artificial.
• Experiencia con herramientas de big data como Databricks, Hadoop, Spark o Snowflake.

Inglés Intermedio.