Job Description

Liderar la estrategia de datos de la organización, asegurando la correcta gestión, gobierno, calidad y explotación de la información, con el objetivo de habilitar la toma de decisiones estratégicas, el cumplimiento regulatorio y la generación de valor para el negocio.

• Definir, liderar e implementar la estrategia de datos, mediante el diseño de la hoja de ruta (Data Strategy) alineada a los objetivos del negocio, priorizando casos de uso de alto impacto.

• Establecer y supervisar el gobierno y la calidad de los datos, asegurando la definición de estándares, políticas y métricas que garanticen integridad, trazabilidad y confiabilidad de la información.

• Liderar la gestión de equipos y el desarrollo de capacidades analíticas, coordinando equipos multidisciplinarios (Data Analysts, Data Engineers, Data Scientists) bajo buenas prácticas y metodologías ágiles.

• Impulsar la habilitación analítica para la toma de decisiones, promoviendo el uso de analítica descriptiva, predictiva y avanzada, con foco en insights oportunos y accionables para los stakeholders.

• Asegurar el cumplimiento normativo y la seguridad de la información, en coordinación con las áreas de Riesgos, Cumplimiento y Tecnología, conforme a regulaciones internas y externas.

• Título universitario en Ingeniería en Sistemas, Ingeniería Industrial, Estadística, Matemática, Economía, Ciencias de la Computación o afines.

• Deseable Maestría en Data Analytics, Data Science, Business Intelligence, Transformación Digital o áreas relacionadas.

• Mínimo 6 a 8 años de experiencia en gestión y análisis de datos.

• Al menos 3 años liderando equipos o iniciativas estratégicas de datos.

• Experiencia en entornos corporativos complejos, deseable sector financiero, bancario o asegurador.

• Experiencia trabajando con áreas de negocio, tecnología, riesgos y cumplimiento.

Conocimientos

Técnicos

• Arquitectura de datos (Data Warehouse, Data Lake, Lakehouse).

• Gobierno de datos, calidad de datos y data lineage.

• Herramientas de BI y visualización (Power BI, Tableau, Looker u otras).

• SQL avanzado y nociones de Python/R para análisis de datos.

• Modelos analíticos y conceptos de Machine Learning (deseable).

• Integración de datos y gestión de fuentes múltiples.

Funcionales / Negocio

• Modelos de negocio financieros y métricas clave (KPIs).

• Regulaciones de datos y seguridad de la información.

• Gestión de proyectos y metodologías ágiles (Scrum, Kanban).

Habilidades

• Liderazgo estratégico y gestión de equipos.

• Pensamiento analítico y orientación a resultados.

• Comunicación efectiva con perfiles técnicos y no técnicos.

• Capacidad de priorización y toma de decisiones basadas en datos.