Overview
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: posgrado (ciencias computacionales, estadística, matemáticas aplicadas, mba, administración de empresas)
* deseada: posgrado
experiencia
* 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
* 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]
* consola de linux [intermedio]
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