Global Head of Data Intelligence leading and scaling a Data Science and Engineering team. Focusing on operational excellence and value delivery across multiple time zones.
Responsibilities
Liderar y escalar un equipo global (Data Science, Data Engineering, Analytics) en múltiples zonas horarias, con foco en excelencia operativa, colaboración y entrega de 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 (MVP → escalamiento), removiendo bloqueos y asegurando on-time/on-quality/on-budget.
Establecer estándares y gobernanza: Soportado por equipo de Ingeniería de Datos, 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 costos en la nube.
Construir y evolucionar modelos de datos y análisis (descriptivo, predictivo y prescriptivo) aplicados a personalización, optimización de campañas y forecasting.
Impulsar analítica de marketing multicanal (paid/owned/earned, CRM), social listening avanzado y dashboards ejecutivos automatizados.
Gestionar talento: hiring, onboarding, career paths, performance reviews, mentoring y upskilling continuo; cultura de aprendizaje y alto desempeño.
Planificar capacidad y presupuesto: asignación de recursos, negociación con partners/proveedores y optimización de costos x-aaS.
Alinear stakeholders (C-level, Mercados, Producto, IT/Seguridad, Marketing): 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 aceleradores (dashboards, pipelines, agentes de IA) que automaticen procesos y faciliten la extracción, análisis y activación de datos a escala.
Requirements
+7 años liderando equipos de análisis de datos/IA en contextos globales o multicountry, con historial de programas de transformación a escala.
Experiencia definiendo metodologías, gobernanza y estándares de servicio (KPIs/SLAs).
Capacidad probada para dirigir equipos multidisciplinarios (data science, data engineering, BI, research, martech) y alinear múltiples stakeholders.
**Aportarás conocimiento/experiencia en:**
Social Listening (Sprinklr, Youscan, Brandwatch , Sprout Social,) y analítica de RRSS.
Métricas de campañas (digital & rrss), performance marketing.
Entendimiento de Salesforce Marketing Cloud y ecosistema CRM (journeys, audiences, activación).
Administración de bases de datos SQL y NoSQL; diseño de modelos de datos y data quality.
Social Web APIs y conectores de publicidad/analytics.
Herramientas End-to-end como DOMO, u otras
Soluciones de AI, Gemini, GPT 5, Perplexity, Claude
Deseable conocimiento en:
Programación en Python y/o R (ideal ambos); construcción de pipelines (APIs/ETL/ELT), orquestación (Airflow/Prefect) y versionado (Git).
Social Web APIs y conectores de publicidad/analytics.
Cloud solutions: AWS, GCP, MS Azure (Data Lake/Warehouse, Functions, Orchestration).
Visualización: Tableau, Power BI y/o D3.js; diseño de dashboards ejecutivos.
Modelado causal, diseño de experimentos y evaluación de impacto.**
Habilidades y comportamientos
Capacidad para cruzar y enriquecer información de diversas fuentes (social, CRM, web/app, e-commerce, ventas, brand tracking, call center).
Pensamiento estructurado y síntesis de alta complejidad; orientación a impacto y valor de negocio.
Storytelling ejecutivo y comunicación clara con audiencias técnicas y no técnicas.
Liderazgo , proactividad y foco en mejora continua/eficiencia.
Inglés avanzado (presentaciones y workshops con audiencias globales).**
Benefits
Un contrato a término indefinido con Findasense Colombia, con un período de prueba de 2 meses
¡23 días hábiles de vacaciones! Adicionando el día libre de tu cumpleaños
Medicina prepagada, en Findasense nos preocupamos por tu bienestar
Podrás trabajar desde casa, desde otra oficina de Findasense o cualquier parte del mundo, en línea con nuestra política Hybrid Way of Work
Auxilio de conectividad
Flexibilidad horaria, para hacer posible tu balance vida - trabajo
Fondo de Empleados - Fondemec
Podrás participar en nuestro programa de voluntariado, contarás con 40 horas laborales al año para colaborar con organizaciones que tengan iniciativas de servicio comunitario o voluntariado
Medical Analyst analyzing engagement effectiveness with advanced analytics solutions aligned with Medical business strategies. Collaborating with cross - functional teams to provide insights for US Medical Affairs.
Research Fellow/Trainee in Women's Health using Data Science and Health Information Technology. Developing interdisciplinary research skills and methodologies focusing on health research.
Senior Data Scientist developing Asset Management Analytics for Queensland Rail. Contributing to organisational KPIs and enhancing asset performance through data analysis and modelling.
Senior Data Science Advisor providing data for business decisions and developing solutions. Role involves advanced analytics in the property and casualty insurance industry with a focus on model development.
Cientista de Dados Sênior na Deroyque, integrando a equipe e dominando o ciclo completo de Machine Learning. Transformando dados em decisões inteligentes em ambiente híbrido.
Data Scientist at LawDepot optimizing the Checkout experience through data - driven decisions. Involves statistical analysis, experiment design, and collaboration to enhance revenue growth.
Data Scientist leveraging data insights and machine learning for operational efficiency and innovation. Collaborate with stakeholders to drive impactful strategic decisions.
Data Scientist at Sun Life leveraging data and analytics to support client - centric solutions. Collaborating with business units to apply advanced analytics and drive measurable value.
Principal Data Scientist at Early Warning overseeing analytic model development for fraud detection and risk assessment. Leading a team in a dynamic, data - rich environment with collaboration across departments.