El Data Science Lead será responsable de liderar el frente de ciencia de datos dentro del equipo Data diseñando y ejecutando la estrategia de analítica avanzada e inteligencia artificial con foco en impacto real sobre el negocio. Este rol será principal para madurar nuestras capacidades en ciencia de datos, integrando modelos predictivos, prescriptivos y soluciones con IA generativa que potencien la personalización, eficiencia operativa y toma de decisiones en toda la organización.

Adicionalmente, será un referente para la evangelización del uso de datos en la organización, promoviendo el autoservicio analítico y la alineación entre los diferentes frentes del área: ciencia de datos, BI y plataforma de datos.

Este rol apoyará al Líder del área en la definición de la estrategia, sirviendo como puente entre el desarrollo técnico y los objetivos de negocio, comunicando la visión de casos de uso y asegurando la entrega de valor.

Esta persona trabajará en Datos y Analítica y liderará técnicamente las iniciativas en ciencia de datos, estableciendo estándares, metodologías y entregables de alto valor para los productos analíticos.

- Definir y liderar la estrategia de ciencia de datos, alineada con los objetivos de negocio y producto.
- Priorizar iniciativas analíticas con impacto medible en los OKRs de la organización.
- Guiar el desarrollo de modelos de machine learning e IA generativa, desde la definición del problema hasta su despliegue.
- Automatizar pipelines de entrenamiento e inferencia, asegurando la eficiencia y mantenibilidad de las soluciones.
- Diseñar procesos para la evaluación automática de modelos, validando su desempeño y generando alertas tempranas.
- Supervisar el trabajo en ciencia de datos, promoviendo mejores prácticas, formación técnica y colaboración.




- Diseñar procesos de experimentación y validación (A/B testing, backtesting, etc.) para asegurar el valor de los modelos.
- Asegurar que cada solución entregue valor, sea explicable, escalable y esté alineada con la ética en IA y el marco regulatorio.
- Colaborar con stakeholders de Producto, Tecnología, Growth, Riesgos y Legal para impulsar el uso estratégico de los datos.
- Promover una cultura de innovación y aprendizaje continuo, habilitando capacidades técnicas y metodológicas en el equipo.
- Adueñarse de la estrategia de los casos de uso de punta a punta, desde su definición hasta el monitoreo post-despliegue.
- Garantizar que los desarrollos tengan un diseño que permita su eventual automatización, visibilidad y explicabilidad.
- Traducir desafíos complejos de negocio en soluciones analíticas accionables, con narrativa clara hacia stakeholders.

Habilidades y Experiencia
- Formación en Estadística, Ciencias de la Computación, Ingeniería o disciplinas afines.
- Experiencia mínima de 5 años en roles de ciencia de datos, con al menos 2 años liderando técnicamente iniciativas o personas.
- Dominio de herramientas como Python, SQL, Spark, plataformas cloud (idealmente AWS), y librerías de ML/IA modernas.
- Conocimiento práctico en IA generativa (ej. LLMs, modelos de embeddings, transformers).
- Experiencia en automatización de pipelines de machine learning (MLOps/AI OPS).
- Conocimiento aplicado en banca: modelos de riesgo, segmentación, propensión, y monetización de datos.
- Capacidad de traducir desafíos de negocio en soluciones técnicas con impacto comprobado.
- Habilidad para comunicar hallazgos complejos a audiencias no técnicas y construir relaciones de confianza con áreas estratégicas.
- Capacidad de facilitar talleres, construir storytelling con datos y diseñar visión de casos de uso de alto impacto.

📌 Data Science Lead: Lidera IA Generativa (Colombia)
🏢 Lulo Bank
📍 Colombia