Habilidades imprescindibles:
Traducción de ML/IA: Interpreta los resultados de modelos predictivos, de clasificación y de PLN, y los convierte en recomendaciones ejecutivas con un contexto empresarial claro. Comunica métricas técnicas (precisión, exhaustividad, AUC-ROC, valores SHAP, desviación) a audiencias no técnicas mediante informes y presentaciones.
SQL y Python avanzados: Escribe consultas complejas (CTE, funciones de ventana, optimización) y scripts de Python (pandas, scikit-learn, visualización) para extraer, transformar y analizar datos de múltiples fuentes.
Azure y Databricks: Experiencia en la implementación y el consumo de pipelines de datos y cargas de trabajo de ML en servicios en la nube de Azure y entornos Databricks.
Desarrollo de paneles: Diseña y mantiene paneles estratégicos en Power BI, Tableau, Looker o herramientas similares para monitorizar los KPI empresariales y el rendimiento de los modelos de ML en producción.
Pensamiento estratégico: Actúa como consultor interno para áreas de negocio que buscan aprovechar las capacidades de IA/ML, evaluando la viabilidad, codiseñando criterios de éxito y priorizando iniciativas según su impacto, junto con las partes interesadas y los equipos técnicos.
Gobernanza y calidad de datos: Garantiza la integridad, la coherencia y la trazabilidad de los datos utilizados en informes y paneles; contribuye a los estándares de documentación analítica y de modelos.
Comunicación ejecutiva y narración: Presenta con soltura información relevante a vicepresidentes y directivos de alto nivel. Aplica principios de alfabetización visual (Gestalt, teoría del color) para reducir la carga cognitiva e impulsar decisiones de alto impacto.