About this role
El Data Analytics existe para habilitar decisiones de producto, negocio y operacion mediante el diseño, desarrollo e integración de soluciones analíticas y de machine learning end-to-end. Este rol debe operar en la capa de modelos analíticos, datasets y métricas que habilitan reporting, autoservicio y decisiones diarias. Equilibra velocidad de respuesta con calidad/consistencia (gobernanza) para reducir dependencia del DS en análisis repetitivos. Además foco en democratizar el acceso a información confiable mediante estándares de modelado, gobernanza y observabilidad, equilibrando velocidad de análisis, consistencia de métricas y escalabilidad del consumo analítico. Responsibilities Democratización y uso responsable de datos : Impulsar la democratización de datos y el uso competente, autónomo y responsable de capacidades analíticas en los equipos, elevando el estándar de cómo se toman decisiones en la compañía. Influencia en decisiones de negocio y producto : Generar y traducir evidencia basada en datos en decisiones concretas de negocio, producto y operación; asegurando que los hallazgos se conviertan en accionables. Desarrollo de soluciones analíticas y modelos : Diseñar, construir y mantener modelos analíticos, predictivos o experimentales que resuelvan problemas de negocio relevantes, utilizando datos confiables y metodologías robustas. Traducción de problemas de negocio a problemas analíticos : Transformar problemas ambiguos del negocio en formulaciones analíticas claras, definiendo correctamente métricas, supuestos y enfoques metodológicos. Ownership sobre problemas y resultados : Asumir responsabilidad del end-to-end sobre los problemas analíticos, desde su definición hasta su impacto en el negocio, asegurando que las soluciones generen valor real. Dentro de las habilidades clave de la posición: Gestión y entendimiento de los datos Formulación analítica y entendimiento del negocio Programación y desarrollo de soluciones de datos Estadística, inferencia y experimentación Ingeniería impulsada por IA (AI-driven Engineering) Ejemplos de productos en el que trabajara son: Construcción de KPIs para monitorear eficiencia y seguridad de las áreas operacionales. Arbol de decisión sobre condiciones meteorológicas que permitan cruzar la cordillera. Análisis de velocidad óptima para cumplimiento del OTP. Modelo ML para predicción de consumo extra de combustible en contingencias. Interpretación de documentos NOTAM con modelos de IA generativa.