Data Analytics Head

Acerca del puesto

Buscamos a la persona que construya el cerebro de datos de la compañía, liderando la estrategia y la operación de datos e inteligencia artificial. Será responsable de diseñar y gobernar una plataforma de datos AI‑ready en la nube y de materializar el Golden Record del Viajero como activo único de la empresa.

Responsabilidades principales

• Diseñar la arquitectura de datos e IA en GCP/BigQuery bajo modelo medallón (Bronce, Plata, Oro).
• Dirigir el modelado estrella y los MARTS por área de negocio (Marketing, Comercial, Finanzas, Operaciones, Supply, Contabilidad).
• Consolidar el Golden Record del Viajero y gestionar la integración de ecosistemas como Opera Cloud/OHIP, SAP Business One, TCPOS, web, GA4 y WhatsApp.
• Gestionar el roadmap de sistemas combinando equipo interno y proveedores.
• Impulsar la adopción de agentes de IA con casos de uso de valor medible.
• Gobernar la calidad, linaje, datos maestros, privacidad y ética del dato en coordinación con el Oficial de Seguridad.
• Liderar y desarrollar al equipo, gestionar proveedores, contratos y presupuesto del área.
• Comunicar avances, KPIs y valor generado a la Subgerencia de Tecnología y al comité ejecutivo.

Perfil requerido

• Ingeniería Civil o de Ejecución en Informática, Computación, Datos o carrera afín.
• Postgrado, magíster o diplomado en datos, analítica o IA.
• Más de 5 años de experiencia en datos, analítica o desarrollo; 2‑3 años liderando equipos o proveedores.
• Experiencia comprobable construyendo data warehouses o lakehouses en la nube con modelos dimensionales en producción.
• Iniciativas de IA/ML llevadas a producción con impacto de negocio real.
• Experiencia en hotelería, turismo o retail (deseable).

Habilidades requeridas

• GCP y BigQuery.
• Arquitectura de data warehouse y lakehouse.
• Modelado dimensional (modelo medallón, modelo estrella, MARTS).
• Integración de sistemas: Opera Cloud/OHIP, SAP Business One, TCPOS, GA4, WhatsApp.
• Gobierno de datos: calidad, linaje, datos maestros, privacidad y ética.
• Inteligencia artificial y machine learning en producción.