Gerente Analitica Avanzada

Gerente Analitica Avanzada Objetivo del Rol: Liderar la estrategia de Analítica Avanzada y el desarrollo de capacidades de Data Science para acelerar la transformación de Tigo hacia una organización data driven, convirtiendo datos en decisiones, eficiencias y oportunidades de crecimiento. Dirigir un equipo especializado en ciencia de datos y trabajar de manera transversal con Comercial, Marketing, Tecnología, Operaciones, Finanzas y demás áreas para desarrollar soluciones analíticas de alto impacto en los negocios móvil prepago, móvil pospago y servicios hogar. Asegurar la evolución de modelos de machine learning, segmentación, scoring, churn, propensión, cross-sell/upsell y casos de uso de IA; fortalecer el gobierno, calidad y disponibilidad de los datos; integrar fuentes internas y externas; y promover la monetización responsable de activos de datos, manteniendo estándares de seguridad, privacidad, calidad y cumplimiento regulatorio. Experiencia Mínimo 8 años de experiencia profesional de los cuales, al menos 4 años en analítica avanzada, Data Science, gestión de datos o áreas afines, y experiencia comprobada liderando equipos y proyectos de alto impacto. Formación Profesional en Ingeniería, Matemáticas, Estadística, Economía, Ciencias de la Computación, Finanzas u otras disciplinas cuantitativas. Deseable especialización o maestría en Analítica, Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial, Gestión de Datos, Tecnología, Finanzas o áreas relacionadas. Se valoran certificaciones en cloud, datos, IA y liderazgo. Nivel de inglés: Avanzado. Funciones 1. Definir y ejecutar la estrategia de Analítica Avanzada y Data Science de Tigo, alineada con las prioridades del negocio y con una visión data driven. 2. Liderar el equipo de 7 especialistas de Data Science, promoviendo excelencia técnica, desarrollo de talento, priorización y entrega de valor medible. 3. Trabajar transversalmente con Comercial, Marketing, Tecnología, Operaciones, Finanzas, Producto y otras áreas para identificar, priorizar y materializar oportunidades basadas en datos. 4. Diseñar, desarrollar, desplegar y monitorear modelos de machine learning, estadística, econometría, segmentación y scoring para resolver problemas relevantes del negocio. 5. Liderar soluciones analíticas para adquisición, churn, migraciones, cross-sell, upsell, campañas, perfilamiento de clientes, propensión y optimización de la relación con el cliente. 6. Establecer metodologías, estándares y buenas prácticas para el ciclo de vida de modelos analíticos: definición, desarrollo, validación, puesta en producción, monitoreo y mejora continua. 7. Impulsar la integración de datos internos y fuentes externas, incluyendo información de terceros y bureaus, para fortalecer el perfilamiento, los modelos y las decisiones de negocio. 8. Promover el gobierno, calidad, trazabilidad, seguridad y uso responsable de los datos, en coordinación con Tecnología, Data Governance, Seguridad, Legal y las áreas propietarias de información. 9. Identificar y desarrollar oportunidades de monetización de datos y productos analíticos, estructurando casos de negocio, propuestas de valor y mecanismos de medición de impacto. 10. Asegurar la adopción de capacidades analíticas y de IA, traduciendo resultados técnicos en recomendaciones ejecutivas, indicadores de negocio y decisiones accionables. 11. Impulsar la evolución tecnológica del ecosistema analítico, incluyendo plataformas cloud u onpremise como AWS, SageMaker, Athena, Trino, AirFlow, GitLab, Python, SQL y herramientas de MLOps y automatización. 12. Gestionar stakeholders internos y externos, incluyendo proveedores, socios tecnológicos y aliados de datos, asegurando cumplimiento, calidad, oportunidad y generación de valor. 13. Garantizar el cumplimiento de buenas prácticas y requisitos legales aplicables de los Sistema de Gestión Integral, orientadas a la mejora continua y la calidad de la operación. 14. Conocer y aplicar la normatividad asociada a los procesos y procedimientos en los cuales participa y se encuentran definidos por la organización. 15. Velar por el cumplimiento de políticas corporativas, requisitos legales y regulatorios aplicables, así como por la mejora continua de procesos y controles bajo su responsabilidad. 16. Optimizar y mejorar los procesos en el que participa en las actividades que le competen. 17. Cumplimiento con los valores y políticas corporativas y los más altos estándares de integridad en la función consigo y con los integrantes de los equipos de trabajo. 18. Identificar e implementar oportunidades de optimización en los procesos bajo su responsabilidad, velando por su eficiencia y efectividad. 19. Brindar apoyo operativo al equipo cuando las necesidades del negocio lo requieran, fomentando el trabajo colaborativo. 20. Actuar en todo momento conforme a los valores, principios y políticas corporativas, manteniendo altos estándares de ética e integridad. 21. Garantizar la ejecución y el cumplimiento de los controles SOX