• LEAD DATA SCIENCE

Ecuador, Guayas

Misión:

El Data Science Leader estará encargado de liderar la definición técnica y construcción de las herramientas de analítica avanzada del ecosistema, que permitirán asegurar mejores resultados productivos y la escalabilidad de esta propuesta a todo el mercado latinoamericano, sin necesidad de escalar en equipo técnico ni de data en la misma proporción.

Dentro del trabajo del frente analítico, el principal objetivo del Data Science Leader será entender las necesidades de negocio junto con el Sr PM de Advanced analytics para construir soluciones robustas, sostenibles y escalables, pero a la vez con entregables incrementables para cubrir dichas necesidades en el menor tiempo posible. Asimismo, deberá guiar la construcción de las herramientas, definiendo el camino óptimo y priorizar las tareas del equipo de Data Scientist, para ello, la solución deberá estar en constante evolución a través de flujos de mejora continua (Lean UX, Agile).

Principales funciones:

  • Comprender los problemas de negocio y diseñar soluciones analíticas de extremo a extremo.
    Liderar el desarrollo de modelos y algoritmos complejos que impulsan y promueven la innovación a partir de la capacidad de la analítica avanzada en toda la organización.
  • Realizar análisis estadísticos avanzados para proporcionar información procesable a partir de grandes conjuntos de datos complejos, identificar tendencias, validar procedimientos y medir el rendimiento.
  • Proporcionar liderazgo de pensamiento al investigar las mejores prácticas, realizar experimentos y colaborar con líderes de la industria.
  • Participar en procesos de innovación e implementación de mejores prácticas basadas en experiencias de los líderes de la industria.
  • Proporcionar mentoring analítico a otros Data Scientists y data engineers del equipo.

Experiencia:

  • Haber ocupado posiciones como senior data scientist de equipos de desarrollo por al menos 1-2 años.
  • Profesor universitario/post grado de temas relacionados (es un plus).

Educación:

  • Estudios Técnicos / Universitarios: Ingeniería estadística o afines.
  • Estudios Complementarios: Modelos analíticos, metodologías ágiles, Transformación Digital, Innovación.
  • Experiencia con equipos multifuncionales.
  • Idiomas: Inglés intermedio – avanzado.

Conocimientos:

  • Establecimiento de prioridades
  • Dirección de personas
  • Delegación
  • Capacidad para escuchar
  • Capacidad para escuchar
  • Establecimiento de prioridades
  • Delegación
  • Dirección de personas

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