Lead Data Scientist

Para gestionar la contratación de un Lead 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 Head of AI o Chief Data Scientist)

El Lead Data Scientist es un experto técnico especializado en el desarrollo y optimización de algoritmos de ciencia de datos, machine learning e IA para analizar datos estructurados y no estructurados (textos, imágenes, datos tabulares, series temporales, etc.). Su rol principal es diseñar, implementar e industrializar soluciones algorítmicas para resolver problemas complejos de negocio, mientras colabora en modo ágil con los equipos de producto que tienen autoridad sobre los backlogs de su equipo. Dirige un equipo de científicos de datos e ingenieros de ML, y trabaja en estrecha colaboración con los equipos de ingeniería de datos y producto para entregar soluciones robustas y escalables.

Misiones y Responsabilidades

1. Desarrollar y Optimizar Algoritmos de Ciencia de Datos

Diseñar algoritmos de machine learning e IA (supervisado, no supervisado, deep learning) para analizar diversos tipos de datos.
Desarrollar soluciones específicas para el procesamiento de datos tabulares, series temporales, textos e imágenes.
Optimizar el rendimiento de los modelos (precisión, tiempo de cómputo, escalabilidad).
Implementar métodos de evaluación rigurosos para validar la calidad de los algoritmos.

2. Industrializar las Soluciones Algorítmicas

Colaborar con los equipos de Ingeniería de Datos para integrar algoritmos en pipelines de producción.
Desarrollar soluciones MLOps para el despliegue y monitoreo de modelos.
Automatizar los procesos de validación y prueba de algoritmos.
Documentar las soluciones algorítmicas y sus casos de uso.

3. Colaborar en Modo Ágil con los Equipos de Producto

Trabajar estrechamente con los Product Owners que gestionan los backlogs de su equipo.
Traducir las necesidades de negocio en soluciones algorítmicas.
Participar en las ceremonias ágiles (planificación de sprints, reviews, retrospectivas).
Alinear los desarrollos algorítmicos con las prioridades de producto.

4. Liderar y Hacer Crecer el Equipo Técnico

Mentorizar a los científicos de datos e ingenieros de ML del equipo.
Promover las buenas prácticas en desarrollo de algoritmos.
Organizar sesiones de formación sobre nuevas técnicas de ciencia de datos.
Evaluar las competencias técnicas y proponer planes de desarrollo.

5. Garantizar la Calidad y Ética de las Soluciones

Implementar métodos de validación para evaluar la calidad de los modelos.
Identificar y mitigar los posibles sesgos en los algoritmos.
Asegurar el cumplimiento de las regulaciones (RGPD, ética de la IA).
Documentar los procesos de desarrollo para garantizar trazabilidad.

6. Innovar y Monitorear los Avances Tecnológicos

Seguir los últimos avances en ciencia de datos y machine learning.
Evaluar nuevos enfoques algorítmicos (GenAI, nuevos modelos, etc.).
Liderar PoCs (Pruebas de Concepto) para probar soluciones innovadoras.
Participar en conferencias y eventos para mantenerse actualizado.

Ejemplos de Logros Concretos

Desarrolló un algoritmo de predicción usando series temporales, mejorando la precisión de los pronósticos en 25%.
Implementó un modelo de clasificación para el análisis de datos tabulares, reduciendo los errores en 30%.
Creó un sistema de recomendación basado en algoritmos de collaborative filtering, aumentando el engagement del usuario en 20%.
Optimizó un pipeline de procesamiento de datos, reduciendo el tiempo de cómputo en 40%.
Desarrolló un modelo de detección de anomalías para el análisis de datos en tiempo real, mejorando la detección en 35%.