En arena analytics buscamos un(a) profesional con raíces en ciencia de datos que haya cruzado al mundo del producto. No buscamos a alguien que "entienda datos por encima" — buscamos a alguien que los haya vivido desde adentro y que hoy quiera usarlos para construir productos que transformen negocios reales. Esta es una posición de nivel mid — buscamos a alguien que tenga la base técnica sólida y el instinto de producto, pero que aún esté construyendo su carrera en la intersección de ambos mundos. Si ya tienes 8+ años liderando equipos o definiendo estrategia de producto a nivel corporativo, es probable que este rol te quede pequeño. Colaboramos con empresas líderes en consumo masivo, retail y b2b, diseñando soluciones de gestión comercial, supply chain e inteligencia artificial. Si has trabajado en ciencia de datos y en algún punto de tu carrera empezaste a pensar más allá del modelo — en el usuario, en el negocio, en el producto — esta posición fue diseñada para ti.
qué harás?
* traducir ciencia en producto: convertirás modelos predictivos, pipelines de datos y soluciones de genai en experiencias de producto claras, útiles y escalables para usuarios de negocio.
* liderar visión y roadmap: definirás la evolución de plataformas analíticas, dashboards e implementaciones de ia junto con equipos de data science, data engineering y ux/ui.
* ser el puente técnico‑negocio: hablarás con fluidez ambos idiomas.
* entenderás las implicaciones reales de un modelo — sus limitaciones, tiempos de entrenamiento, deuda técnica — y las traducirás en decisiones de producto.
* tomar decisiones con criterio técnico real: priorizarás funcionalidades entendiendo qué hay detrás: arquitecturas de modelos, criterios de evaluación, trade‑offs entre precisión y latencia, diseño de agentes llm.
* gestionar el ciclo completo: discovery, validación, desarrollo, lanzamiento y monitoreo — con mucha ejecución operativa día a día, con la mentalidad de quien alguna vez fue el experto técnico en la sala.
requisitos
indispensables:
* formación en ciencia de datos, ingeniería, actuaría, matemáticas o afines.
* experiencia práctica en ciencia de datos o ml — no necesitas ser el mejor científico de datos del cuarto, pero sí haber escrito código, trabajado con modelos y entendido sus implicaciones desde adentro.
* conocimiento real de genai aplicada: evaluación de modelos, diseño de prompts, arquitecturas de agentes llm o integración de apis de modelos fundacionales.
* entre 1 y 3 años en roles de producto digital (pm, po o equivalente) — esta posición es para quien está en plena construcción de esa carrera, no para quien ya la consolidó.
* dominio de python y/o sql como practicante, no solo como lector de código.
* capacidad para definir historias de usuario, priorizar backlog y coordinar releases con equipos técnicos.
* inglés avanzado funcional: presentaciones a clientes, trabajo con equipos globales, documentación técnica. No inglés de cv — inglés de sala de juntas.
muy valorado:
* experiencia en sectores de consumo masivo, retail o cpg — entender cómo fluyen los datos en estos negocios marca una diferencia real en la curva de arranque.
* exposición a proyectos de supply chain o gestión comercial con componente analítico.
* experiencia trabajando con equipos o stakeholders globales — presentaciones, alineación de expectativas o coordinación con contrapartes en otros países o regiones.
* experiencia previa en consultoría o entornos de trabajo con múltiples clientes simultáneos.
* manejo de herramientas de producto: jira, confluence, figma o similares.
modalidad:
híbrido — ciudad de méxico
qué ofrecemos?
* proyectos estratégicos con impacto real en negocios líderes en méxico y latam.
* un equipo donde tu background técnico será valorado, no solo tolerado.
* autonomía para proponer, construir e iterar — con el respaldo de un equipo multidisciplinario de alto nivel.
* compensación competitiva y prestaciones superiores a las de ley.
* desarrollo profesional continuo en la intersección de datos, ia y producto.
nota relevante
este rol no es para un pm tradicional que aprendió a hablar con equipos de datos, ni para un data scientist senior que busca un rol estratégico de alto nivel. Es para alguien que fue el equipo de datos, que está cruzando hacia producto y que quiere construir esa carrera con autonomía real. Si eso describe tu momento profesional — queremos conocerte.
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