Misión:

Liderar y supervisar iniciativas de Research y Development para guiar al equipo en mejores tecnologias en terminos de impacto, eficicencia y costo, así como guiar la implementación de proyectos innovadores dentro equipo de analiticos. Asegurar que las implementaciones empujen la estrategia de soluciones basadas en datos que mejoren la toma de decisiones basada en datos Será responsable de comunicar de manera efectiva los hallazgos a niveles gerencial senior y directivo.

Responsabilidades:

• Definir la estrategia del área de R&D en ciencia de datos alineada con los objetivos estratégicos del equipo de analíticos
• Liderar el desarrollo de proyectos innovadores en ciencia de datos, desde la conceptualización hasta la implementación y evaluación.
• Gestionar los recursos del área de R&D para asegurar la eficiencia y efectividad de las iniciativas de ciencia de datos
• Liderar el trabajo del equipo de científicos de datos, ingenieros involucrados en los proyectos de investigación de nuevas tecnologías
• Evaluar y seleccionar las tecnologías y herramientas más adecuadas para los proyectos de ciencia de datos, asegurando su alineación con las necesidades de la empresa.
• Desarrollar y mantener un portafolio de proyectos de R&D, asegurando su alineación con las prioridades estratégicas del área de analíticos
• Presentar los avances y resultados de los proyectos de R&D a las gerencias senior y roles de dirección y otros stakeholders clave, facilitando la toma de decisiones basada en datos.

Requisitos:

• Grado: Título universitario en Ciencias de Datos, Estadística, Ingeniería, Ciencias de la Computación, Matemáticas o áreas afines. Preferiblemente un máster en disciplina relacionada
• Inglés Conversacional/Avanzado
• Mínimo 5+ años de experiencia en roles relacionados con ciencia de datos, análisis avanzado o investigación.
• Al menos 3-5 años de experiencia liderando equipos de R&D o proyectos de ciencia de datos.
• Profundo conocimiento en técnicas de machine learning, inteligencia artificial, análisis predictivo
• Familiaridad con herramientas y plataformas de análisis de datos como Python, R, SQL, Hadoop, Spark, TensorFlow, entre otros.
• Competencia en planificación, organización y gestión de múltiples proyectos simultáneamente.
• Capacidad para desarrollar y ejecutar estrategias de R&D alineadas con los objetivos comerciales.