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Responsabilidades
En PhiQus buscamos a nuestro próximo Data Science Manager, un perfil senior que lidere la ejecución operativa y estratégica del área de Ciencia de Datos.
Será quien garantice la excelencia técnica, la alineación con los objetivos de negocio y el crecimiento sostenible del equipo, actuando como el puente entre la visión estratégica y la entrega de resultados.
Acerca de PhiQus:
Somos especialistas en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial, ayudando a las empresas a tomar decisiones más inteligentes para maximizar ingresos, optimizar recursos y mejorar la experiencia de sus clientes.
Nuestros proyectos generan impacto directo en incremento de ventas, reducción de costos y optimización de procesos mediante soluciones analíticas y automatizadas.
Lo que harás:
Liderarás la operación integral del área de Ciencia de Datos, coordinando equipos técnicos y funcionales para garantizar entregas con calidad, claridad y foco en impacto de negocio.
Tu rol será clave para estructurar, priorizar y evolucionar los proyectos, asegurando la ejecución eficiente, el desarrollo del talento y la mejora continua del área.
Principales responsabilidades:
• Liderar, desarrollar y motivar al equipo de ciencia de datos, asegurando alineación, promoviendo autonomía, excelencia técnica y trabajo colaborativo.
• Supervisar la ejecución de proyectos end-to-end, asegurando calidad, consistencia y valor para el cliente.
• Traducir la estrategia del negocio en planes operativos concretos, con foco en impacto, rentabilidad y escalabilidad.
• Diseñar y evolucionar soluciones analíticas con impacto de negocio (modelos predictivos, segmentaciones, automatizaciones, dashboards, pipelines.).
• Actuar como enlace entre la dirección general y el equipo técnico, brindando visibilidad ejecutiva clara y oportuna del estado de los proyectos, conunicando avances, riesgos, oportunidades y aprendizajes con claridad.
• Impulsar la adopción de mejores prácticas en metodologías ágiles, documentación, control de versiones, comunicación interna y QA.
• Fomentar un ambiente de trabajo positivo, donde se equilibren los resultados con el disfrute, la empatía y el crecimiento personal y profesional.
• Participar activamente en la planeación estratégica de capacidades analíticas dentro de PhiQus.
• Mantenerse a la vanguardia de las tendencias en IA, ML, IAG y su aplicación en proyectos de negocio.
Perfil ideal:
• Liderazgo empático con visión estratégica-operativa.
• 8+ años de experiencia en ciencia de datos en proyectos de impacto en negocio.
• 3+ años liderando equipos técnicos o multidisciplinarios y en mentoring.
• Historial demostrable de proyectos exitosos que hayan generado impacto tangible en negocio.
• Conocimiento en Python, SQL y el ecosistema de ciencia de datos (scikit-learn, pandas, etc.).
• Experiencia en diseño y despliegue de soluciones en producción (modelos, dashboards, pipelines, etc.).
• Capacidad para traducir necesidades de negocio en soluciones técnicas efectivas.
• Conocimiento de metodologías ágiles y gestión de equipos multidisciplinarios.
• Alta capacidad de comunicación transversal, adaptándose a perfiles técnicos y no técnicos.
• Enfoque por la calidad, con atención al detalle y la entrega con sentido de propósito.
Competencias clave:
• Liderazgo operativo – Coordina y dirige equipos y proyectos en tiempo real, con visión de entrega.
• Gestión de objetivos – Asegura cumplimiento de prioridades con calidad y foco en impacto.
• Pensamiento crítico – Identifica riesgos, propone mejoras y asegura decisiones informadas.
• Visión estratégica aplicada – Conecta la operación diaria con los objetivos del negocio.
• Agilidad y enfoque en ejecución – Anticipa stoppers y da soluciones efectivas.
Lo que ofrecemos:
• Proyectos retadores y analíticos de alto impacto en negocio.
• Colaboración con clientes de diferentes industrias.
• Ambiente de trabajo colaborativo y flexible.
• Oportunidades de aprendizaje y actualización continua.
• Balance entre vida y trabajo.
• Home Office 90%.
• Beneficios superiores a los de Ley en México.
• Bonificación anual basada en desempeño.
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