Liderazgo y Gestión de Equipos

Liderar y supervisar un equipo de ingenieros y científicos de datos, asegurando su desarrollo profesional, motivación y alto rendimiento. Proporcionar coaching, orientación y experiencia técnica a los miembros del equipo, promoviendo una cultura de aprendizaje y crecimiento continuos.

Alinear las necesidades de negocio con Data & Analytics:

Desarrollar y ejecutar la estrategia de analítica avanzada, definiendo iniciativas, proyectos y objetivos clave. Diseñe e implemente soluciones de datos que aborden de manera efectiva las necesidades comerciales y, al mismo tiempo, garanticen la calidad, la precisión y la seguridad de los datos. Identifique oportunidades para optimizar y automatizar los procesos de gestión de datos, garantizando la utilización eficiente de los recursos. Colabore con las partes interesadas sénior para comprender sus necesidades basadas en datos y proporcionar información valiosa para respaldar los procesos de toma de decisiones. Diseñe e implemente soluciones de análisis y datos que aborden de forma eficaz las necesidades de negocio y, al mismo tiempo, garanticen la calidad, la precisión y la seguridad de los datos. Presentar conceptos y soluciones técnicas complejas de manera clara y concisa tanto a audiencias técnicas como no técnicas.

Liderazgo técnico y experiencia:

Manténgase actualizado con las últimas tendencias, tecnologías y mejores prácticas de la industria en análisis avanzados y ciencia de datos, y recomiende oportunidades de innovación y mejora. Desarrolle modelos analíticos avanzados, algoritmos y técnicas estadísticas para generar información e impulsar resultados. Supervise y evalúe la precisión, la calidad y la fiabilidad de los modelos analíticos, e implemente las optimizaciones necesarias. Supervise el proceso de análisis de principio a fin, desde la recopilación y limpieza de datos hasta el análisis y la visualización de datos. Proporcionar orientación técnica y experiencia al equipo en áreas como el modelado de datos, los procesos ETL/ELT, la integración de datos, la ingesta de datos y la gobernanza de datos. Colabore con los equipos de ingeniería de datos y TI para garantizar la integración, el mantenimiento y la disponibilidad de las fuentes de datos. Colabore con equipos multifuncionales para impulsar proyectos e iniciativas basados en datos, fomentando una cultura centrada en los datos dentro de la organización.

 

Calificaciones deseadas:

Licenciatura o maestría en un campo cuantitativo (Estadística, Matemáticas, Ciencias de la Computación, Economía o campo relacionado). Un doctorado es una ventaja. Experiencia comprobada (+5 años) en datos, análisis, ciencia de datos o un puesto similar, preferiblemente en un entorno corporativo. Fuerte competencia en lenguajes de programación (por ejemplo, Python, Pyspark, SQL) y marcos de procesamiento de datos (por ejemplo, Apache Spark). Dominio de herramientas analíticas avanzadas y lenguajes de programación (por ejemplo, Python, R, SAS). Experiencia trabajando con plataformas basadas en la nube (por ejemplo, AWS, Azure, Google Cloud) y conocimiento de tecnologías de computación distribuida. Sólida comprensión de conceptos estadísticos, técnicas de minería de datos, modelado predictivo y algoritmos de aprendizaje automático. Experiencia demostrada en el aprovechamiento de la analítica avanzada para resolver problemas complejos e impulsar la toma de decisiones estratégicas. Excelentes habilidades de liderazgo y gestión, con un historial de éxito en la construcción y liderazgo de equipos de alto rendimiento. Fuertes habilidades de comunicación y presentación, con la capacidad de transmitir eficazmente conceptos analíticos complejos a partes interesadas no técnicas. Conocimiento de herramientas de visualización de datos (por ejemplo, Qlik, Power BI) y experiencia en la creación de paneles interactivos para obtener información sobre datos. Fuertes habilidades de resolución de problemas y pensamiento crítico, con una gran atención a los detalles. Fuerte astucia para los negocios y la capacidad de comprender los desafíos comerciales y traducirlos en soluciones analíticas. Es clave la capacidad de influenciar a las partes y de negociación.