OverviewDiseñar 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 ResponsabilidadesLiderar 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%EducaciónMínima: Posgrado (Ciencias Computacionales, Estadística, Matemáticas Aplicadas, MBA, Administración de Empresas)Deseada: PosgradoExperienciaMínima: 10 años - Puestos relacionados con Ciencia de Datos o Analítica Avanzada con 5 años en posiciones de liderazgo en el mismo campoDeseada: 15 añosLicencias/Certificaciones RequeridasMachine 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 LiderazgoIdiomasInglés: 90%, 90%, 90%Paquetes De Computo RequeridosMicrosoft 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)Pie de página - Externo
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