Resumen del puestoliderar el desarrollo e implementación de soluciones analíticas avanzadas para resolver problemas complejos de negocio, con un enfoque en investigación de mercados y comportamiento del consumidor.
esta persona gestionará un equipo de científicos de datos senior, asegurando excelencia técnica y alineación estratégica con los objetivos comerciales.
se requiere una sólida formación en machine learning, estadística e investigación de mercado.
el candidato ideal tendrá una especialización o maestría en ciencia de datos, analítica o un campo relacionado, y al menos 7 años de experiencia en diseño de experimentos, análisis de comportamiento del consumidor y construcción de modelos predictivos.
este rol requiere una combinación única de experiencia técnica, conocimiento estadístico y capacidad para comunicar hallazgos de manera efectiva a equipos técnicos y no técnicos.responsabilidades claveanálisis de datos y resolución de problemastraducir necesidades puntuales del negocio en problemas analíticos, y desarrollar soluciones basadas en datos utilizando técnicas estadísticas y de machine learning avanzadas.identificar oportunidades de mejora en procesos de control de calidad, eficiencia operativa y marcos de toma de decisiones.liderar y realizar análisis exploratorios de datos (eda) para descubrir patrones, tendencias y anomalías que impacten los resultados del negocio.diseño de procesos y automatizacióndiseñar e implementar procesos analíticos respaldados estadísticamente para mejorar la precisión y eficiencia en la toma de decisiones.diseñar y automatizar flujos de trabajo de datos de extremo a extremo, incluyendo recolección, limpieza, análisis y visualización.desarrollar y mantener soluciones de monitoreo en tiempo real para asegurar la calidad y consistencia de los datos.modelado predictivo y prescriptivodesarrollar, construir y desplegar modelos predictivos para pronosticar métricas clave como demanda, comportamiento del cliente y tendencias del mercado.desarrollar, construir y desplegar modelos prescriptivos que proporcionen recomendaciones accionables para optimizar estrategias comerciales (por ejemplo, precios, asignación de recursos).validar y refinar modelos utilizando técnicas estadísticas avanzadas para asegurar su robustez y precisión.visión sistémica e integración de procesosadoptar un enfoque sistémico para integrar procesos analíticos en diversas funciones del negocio, asegurando alineación con los objetivos organizacionales.colaborar con equipos multifuncionales (ti, operaciones, servicio al cliente, calidad de datos, campo, etc.)
para implementar soluciones analíticas escalables que generen valor.aseguramiento de la calidad de los datosestablecer y hacer cumplir estándares de integridad, calidad, precisión y representatividad de los datos en todos los procesos analíticos.implementar validaciones estadísticas y controles de calidad para garantizar la fiabilidad de los datos utilizados en los modelos.documentar metodologías y comunicar hallazgos para asegurar transparencia y reproducibilidad.innovación y mejora continuamantenerse al tanto de las últimas tendencias y avances en ciencia de datos, aprendizaje automático y estadística aplicada.proponer e implementar herramientas, técnicas y metodologías innovadoras para mejorar las capacidades analíticas y los resultados del negocio.requisitoseducacióntítulo universitario o de maestría en ciencia de datos, estadística, ciencias de la computación, economía, ingeniería o campo relacionado.se requiere especialización o maestría en ciencia de datos, analítica, estadística o disciplina afín.habilidades técnicasdominio de python o r para análisis de datos y aprendizaje automático.experiencia con frameworks de machine learning (por ejemplo, scikit-learn, tensorflow, pytorch).sólido conocimiento de métodos estadísticos (por ejemplo, pruebas de hipótesis, regresión, clustering, diseño muestral).experiencia en sql para extracción, manipulación y optimización de consultas de datos.familiaridad con herramientas de visualización de datos (por ejemplo, tableau, power bi, matplotlib, seaborn).conocimiento de herramientas de big data (por ejemplo, spark, hadoop) es una ventaja.experienciamás de 7 años de experiencia en ciencia de datos, investigación de mercado o análisis estadístico.historial comprobado en desarrollo y despliegue de modelos de machine learning en contextos empresariales.se valora altamente la experiencia en investigación de mercado, análisis de comportamiento del consumidor, segmentación o modelado predictivo.habilidades blandasfuertes habilidades de resolución de problemas y pensamiento analítico.excelentes habilidades de comunicación y presentación, con capacidad para explicar conceptos complejos a audiencias no técnicas.capacidad para trabajar en equipo y gestionar múltiples proyectos simultáneamente.motivación propia, atención al detalle y compromiso con resultados de alta calidad.mentalidad proactiva: anticiparse a los desafíos y proponer soluciones.adaptabilidad: cómodo en entornos dinámicos y de ritmo acelerado.curiosidad: deseo de aprender, explorar nuevas ideas y mantenerse actualizado.empatía: capacidad para comprender y atender las necesidades de los stakeholders y miembros del equipo.competencias de liderazgo y negociogestión de equipos: mentoría técnica, revisión de código.comunicación: traducir hallazgos técnicos en ideas accionables.estrategia: priorización de proyectos con alto retorno de inversión.innovación: implementación de técnicas emergentes (por ejemplo, llms para análisis de texto).cultura de trabajoenfoque: rigor científico + orientación a resultados de negocio.metodología: ágil para desarrollo iterativo