Chief Data Scientist

Para gestionar la contratación de un Chief Data Scientist, lo primero es conocer perfectamente su función. Aquí se resume de forma muy genérica, y debe adaptarse a su contexto específico.(Reportando al Chief Data Officer)

El Chief Data Scientist es el líder científico y técnico responsable del desarrollo de algoritmos de ciencia de datos, machine learning e IA que analizan los datos y extraen insights accionables. Su rol principal es diseñar, optimizar y supervisar la implementación de algoritmos avanzados para resolver problemas complejos de negocio, automatizar procesos y crear valor a partir de los datos. Dirige equipos de científicos de datos, ingenieros de ML y expertos en IA generativa, mientras opera en estrecha colaboración ágil (matricial) con los equipos de producto que tienen autoridad sobre los backlogs de los miembros de su equipo.

Misiones y Responsabilidades

1. Desarrollar y Optimizar Algoritmos de Ciencia de Datos e IA

Diseñar algoritmos avanzados (ML, deep learning, NLP, GenAI) para analizar datos y resolver problemas de negocio.
Optimizar modelos existentes para mejorar precisión, rendimiento y escalabilidad.
Supervisar el desarrollo técnico garantizando robustez y reproducibilidad.
Evaluar y seleccionar los mejores enfoques algorítmicos según los casos de uso.

2. Industrializar Algoritmos en Productos Listos para Producción

Colaborar con Ingeniería de Datos para integrar algoritmos en pipelines de producción (MLOps).
Garantizar la calidad y el rendimiento de los modelos en producción.
Automatizar el despliegue y monitoreo de algoritmos.
Documentar algoritmos y sus casos de uso.

3. Colaborar en Modo Ágil/Matricial con Equipos de Producto

Trabajar estrechamente con Product Owners y equipos con autoridad sobre backlogs.
Proporcionar expertise algorítmico para refinar los requisitos de productos.
Participar en ceremonias ágiles para alinear los desarrollos algorítmicos.
Asegurar que las restricciones técnicas se consideren en la planificación.

4. Liderar y Hacer Crecer Equipos Técnicos

Reclutar y formar científicos de datos, ingenieros de ML y expertos en GenAI.
Estructurar equipos por dominio de experiencia (NLP, computer vision, etc.).
Mentorizar a miembros del equipo en buenas prácticas.
Promover una cultura de innovación y excelencia técnica.

5. Garantizar Ética y Cumplimiento de Algoritmos

Definir estándares éticos para el uso de algoritmos.
Asegurar el cumplimiento de regulaciones (RGPD, leyes de IA).
Evaluar y mitigar riesgos de sesgo y seguridad.
Documentar procesos para garantizar trazabilidad y cumplimiento.

6. Innovar y Anticipar Avances Tecnológicos

Monitorear avances en IA y ciencia de datos (GenAI, LLMs, etc.).
Liderar desarrollos piloto para probar nuevos enfoques.
Colaborar con socios externos para acelerar la innovación.
Representar a la empresa en eventos técnicos.

Ejemplos de Logros Concretos

Desarrolló un algoritmo de pronóstico de demanda reduciendo inventario excedente en 30%.
Diseñó un modelo de recomendaciones personalizadas aumentando ventas en 20%.
Optimizó un algoritmo de procesamiento de documentos reduciendo errores en 95%.
Creó un marco de evaluación de sesgos mejorando la equidad en 40%.
Desarrolló un algoritmo de generación de contenido reduciendo el tiempo de producción en 40%.