Global Intelligence Lead (DATA Analytics & IA)

La persona seleccionada como Lider del Area de Data Analytics e IA, tendrá la responsabilidad de liderar la unidad global de Inteligencia de negocio, y estará a cargo de los equipos de Data Science, Data Engineering, Social Media Analysts y Analistas de Datos distribuidos globalmente.

Su misión es convertir datos estructurados y noestructurados en insights accionables, definir metodologías y marcos de gobernanza, y actuar como enlace entre la sede central y los mercados regionales para asegurar la ejecución impecable de programas estratégicos de transformación impulsados por IA.

Garantizará garantiza que los proyectos de clientes -relacionados con la extracción de datos de todos los canales del ecosistema, análisis, visualización e IA- se lleven a cabo con el mejor equipo, y las mejores herramientas y prácticas.

Responsabilidades:

• Liderar un equipo global (Data Science, Data Engineering, Analytics) en múltiples zonas horarias, con foco en excelencia operativa, colaboración y entregade valor.
• Definir el roadmap de Inteligencia/Analítica (casos de uso, backlog, prioridades y OKRs) alineado a la estrategia del negocio y necesidades de los mercados.
• Orquestar el portafolio end-to-end: ideación, scoping, diseño, desarrollo,despliegue y adopción, asegurando la eficiencia de las entregas
• Establecer estándares y gobernanza: apoyado por el equipo de Ingeniería de Datos, establecer metodologías, data contracts, calidad y linaje de datos, seguridad/privacidad, y prácticas de MLOps/LLMOps; experimentación (A/B, causalidad).
• Supervisar ingeniería de datos: diseño de modelos y pipelines (batch/streaming), integración de fuentes (social, CRM, web/app, e-commerce, ventas), confiabilidad y costes en la nube.
• Construir y evolucionar modelos de datos y análisis (descriptivo, predictivo y prescriptivo) aplicados a personalización, optimización y forecasting.
• Impulsar analítica, social listening avanzado y dashboards ejecutivos automatizados.
• Gestionar talento: hiring, onboarding, career paths, performance reviews, mentoringy upskilling continuo; cultura de aprendizaje y alto desempeño.
• Planificar capacidad y presupuesto: asignación de recursos, negociación con partners/proveedores y optimización de presupuesto.
• Alinear stakeholders (C-level, Mercados, Producto, IT/Seguridad): acuerdos de servicio (KPIs/SLAs), priorización por valor y adopción en mercados.
• Comunicar impacto: storytelling ejecutivo con "so what / now what", medición de valor y casos de éxito replicables a escala.
• Garantizar IA responsable: ética, transparencia y cumplimiento normativo en todos los desarrollos y activaciones.
• Desarrollar dashboards, pipelines, agentes de IA, que automaticen procesos y faciliten la extracción, análisis y activación de datos a escala