Data Scientist in Digital Transformation team at Lavazza implementing machine learning models and managing model lifecycle within Agile squads. Focusing on solving real business problems.
About the role
- 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
Job title
Job type
Experience level
Salary
Not specified
Degree requirement
No Education Requirement
Tech skills
Location requirements
Data Scientist enhancing Sicredi's data pipeline and generating actionable insights across credit sectors. Collaborating closely with data engineers and analysts to improve decision - making.
Data Scientist role at Airbus developing AI/Data Science solutions for aircraft systems. Focused on value creation and collaboration with engineering teams for embedded computer vision applications.
Data Scientist II using data science techniques for actionable insights. Working with cross - functional teams to resolve data issues and innovate analytical solutions.
Data specialist responsible for data analysis and machine learning solutions at Azul. Collaborating with teams and implementing models within Snowflake platform.
Lead Data Scientist leveraging datasets to build analytics tools for audit practitioners in an inclusive startup environment. Collaborate with teams to improve operational efficiencies and data insights.
Working Student at Fraunhofer Institute for Integrated Circuits IIS developing AI solutions in Data Science and NLP. Focusing on innovative applications and cutting - edge technologies in generative AI and machine learning.
Engage in a dual study program focusing on AI and Data Science. Responsibilities include machine learning model development and data processing in a collaborative environment.
Lead Data Scientist developing AI - powered capabilities at S&P Global. Architecting ML products and mentoring a skilled team in an engaging global environment.
Data Scientist / ML Engineer at Franklin Templeton designing and productionizing machine learning systems for business solutions. Collaborating with teams to deliver scalable and reliable ML solutions.