Liderar la estrategia, planificación, desarrollo e implementación de iniciativas de Inteligencia Artificial (IA) dentro de la organización. El objetivo es generar valor tangible al negocio a través de la optimización de procesos, mejora en la experiencia del cliente y fortalecimiento de la toma de decisiones basada en datos.

Responsabilidades Principales

• Diseñar y liderar la hoja de ruta de IA alineada a los objetivos estratégicos del negocio.
• Coordinar equipos multidisciplinarios (TI, Ciencia de Datos, Marketing, Logística, Operaciones).
• Gestionar proyectos de IA: detección de oportunidades, diseño, desarrollo, pruebas, implementación y escalamiento.
• Supervisar el desarrollo e integración de modelos de machine learning en procesos clave del negocio.
• Evaluar y seleccionar tecnologías, proveedores y herramientas de IA.
• Comunicar resultados a distintos niveles (operativos y directivos) de forma clara y accionable.
• Monitorear tendencias e innovaciones tecnológicas aplicables al retail en México y LATAM.
• Promover una cultura de innovación y adopción tecnológica en la organización.

Requisitos del Puesto

Escolaridad:

• Licenciatura terminada en Ingeniería en Sistemas, Ciencias Computacionales, Tecnologías de la Información o afines.
• Maestría en Ciencia de Datos o MBA con enfoque tecnológico (deseable).
• Certificaciones en IA (Google AI, Microsoft AI Engineer, etc.) y metodologías ágiles (Scrum Master, PMI, CRISP-DM, etc.).

Experiencia:

• Mínimo 5 años en áreas de TI, analítica o transformación digital.
• Mínimo 2 años liderando proyectos de IA o analítica avanzada.
• Deseable experiencia en el sector retail (mayorista o minorista), preferentemente en México o LATAM.

Habilidades Técnicas

• Lenguajes y herramientas: Python, SQL, TensorFlow, Power BI, Azure Machine Learning, AWS SageMaker.
• Machine Learning y AI: Conocimientos sólidos en Machine Learning, Deep Learning y Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP).
• Arquitectura de datos: Diseño y gestión de arquitecturas de datos, procesos ETL y consumo de APIs.
• Visualización de datos: Experiencia en herramientas de visualización como Power BI o similares.
• Metodologías de trabajo: Manejo de metodologías ágiles como Scrum o Kanban.
• Plataformas en la nube: Experiencia con servicios en la nube para despliegue de modelos (Azure, AWS).
• Integración de soluciones: Capacidad para integrar modelos de IA en procesos operativos y comerciales.
• Evaluación tecnológica: Evaluación y selección de herramientas, proveedores y tecnologías de IA.
• Comunicación de resultados: Habilidad para presentar hallazgos técnicos y estratégicos a distintos niveles de la organización.
• Inglés 80%