Head of Cloud AI & Data Platform

Para gestionar la contratación de un Head of Cloud AI & Data Platform, lo primero es conocer perfectamente su función. Aquí se resume de forma muy genérica, y debe adaptarse a su contexto específico.
(Reportando al Chief Digital Officer o Chief Technology Officer)

El Head of Cloud AI & Data Platform es responsable de la estrategia, diseño y gestión de una plataforma unificada de Cloud, IA y Datos que permite a la empresa explotar plenamente sus activos de datos y acelerar la innovación mediante la inteligencia artificial. Su rol es definir una visión coherente para una plataforma escalable, segura y de alto rendimiento, que integre capacidades avanzadas de analytics, machine learning y automatización. Trabaja en estrecha colaboración con los equipos de Datos, TI, Ciencia de Datos y negocio para asegurar que la plataforma responda a las necesidades actuales y futuras de la empresa, alineándose con los objetivos estratégicos.

Misiones y Responsabilidades

1. Definir la Estrategia y la Hoja de Ruta de la Plataforma Cloud AI & Data

Desarrollar una visión global para la plataforma, alineada con los objetivos de negocio y tecnológicos de la empresa.
Definir una hoja de ruta tecnológica para la evolución de la plataforma (ej.: adopción de nuevas tecnologías en la nube, integración de IA generativa).
Evaluar y seleccionar tecnologías (AWS, Azure, GCP, Databricks, Snowflake) según criterios de rendimiento, costo y escalabilidad.
Colaborar con la dirección para priorizar inversiones e iniciativas según su impacto en el negocio.

2. Diseñar y Arquitectar la Plataforma Cloud AI & Data

Definir la arquitectura global de la plataforma, integrando componentes para almacenamiento, procesamiento, analytics e IA.
Arquitectar soluciones híbridas o multi-nube para garantizar flexibilidad y resiliencia.
Integrar capacidades de IA y machine learning (MLOps, feature stores, modelos generativos).
Garantizar la escalabilidad y el rendimiento de la plataforma para apoyar el crecimiento y la innovación.

3. Supervisar el Despliegue y la Operación de la Plataforma

Liderar la implementación en colaboración con equipos de TI y Data Engineering.
Automatizar procesos de despliegue y gestión (IaC, CI/CD, monitoreo).
Garantizar la seguridad y el cumplimiento (cifrado, control de acceso, RGPD, ISO 27001).
Optimizar costos y rendimiento de la plataforma (right-sizing, auto-scaling, gestión de recursos).

4. Integrar Capacidades de IA y Ciencia de Datos

Colaborar con equipos de Ciencia de Datos para integrar modelos de IA y machine learning.
Desarrollar pipelines MLOps para automatizar despliegue, monitoreo y mantenimiento de modelos.
Facilitar acceso a datos y herramientas (notebooks, entornos de prueba, catálogos de datos).
Promover la adopción de IA en procesos de negocio (automatización, predicciones, recomendaciones).

5. Garantizar la Gobernanza y Calidad de los Datos

Definir estándares de gobernanza (metadatos, linaje, calidad de datos).
Colaborar con equipos de Gobernanza de Datos para asegurar cumplimiento regulatorio.
Implementar mecanismos de control de calidad (validación, limpieza, monitoreo).
Documentar procesos y arquitecturas para asegurar transparencia y mantenibilidad.

6. Federar Equipos y Promover la Innovación

Trabajar con los equipos de negocio para entender necesidades y traducirlas en soluciones técnicas.
Liderar una comunidad de práctica alrededor de la plataforma (talleres, capacitaciones, buenas prácticas).
Monitorear innovaciones tecnológicas (IA generativa, data fabric, lakehouse) y evaluar su potencial.
Medir el impacto de la plataforma (adopción, rendimiento, ROI) y proponer mejoras.

Ejemplos de Logros Concretos

Diseñó e implementó una plataforma unificada Cloud AI & Data en AWS, integrando analytics, ML y automatización, reduciendo los costos de infraestructura en un 25% y mejorando la escalabilidad.
Integró modelos de IA generativa (LLMs) en la plataforma, permitiendo generar insights automatizados y reduciendo tiempos de análisis en un 40%.
Migró un data warehouse heredado a Snowflake, mejorando el rendimiento de consultas en un 50% e integrando de forma fluida con Tableau y Power BI.
Automatizó pipelines MLOps para el despliegue de modelos, reduciendo el tiempo de producción en un 60%.
Desarrolló un catálogo de datos (Collibra) integrado, aumentando la adopción de datos por usuarios de negocio en un 35%.