Resumen del puesto
liderar 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 clave
análisis de datos y resolución de problemas
* traducir 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 automatización
* diseñar 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 prescriptivo
* desarrollar, 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 procesos
* adoptar 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 datos
* establecer 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 continua
* mantenerse 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.
requisitos
educación
* título 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 técnicas
* dominio 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.
experiencia
* más 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 blandas
* fuertes 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 negocio
* gestión 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 trabajo
* enfoque: rigor científico + orientación a resultados de negocio.
* metodología: ágil para desarrollo iterativo