Gerente de Producto IA y Ciencias de Datos
Gestión de productos de inteligencia artificial y ciencias de datos en entornos tecnológicos de alta complejidad y escala
Tendencia en la mayoría de los países. Los valores de su país están en la pestaña Salarios, formación, mercado laboral.
Acerca de la profesión
El Gerente de Producto IA y Ciencias de Datos define y conduce la hoja de ruta de productos basados en modelos de aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural y análisis predictivo.
Trabaja con herramientas como Jira, Confluence, Tableau y plataformas MLOps para coordinar equipos multidisciplinarios compuestos por científicos de datos, ingenieros de ML, desarrolladores backend y stakeholders de negocio. Traduce necesidades estratégicas en especificaciones técnicas accionables, prioriza el backlog según valor de negocio y viabilidad técnica, y supervisa el ciclo completo de entrega de productos de datos desde la concepción hasta el despliegue en producción.
Habilidades
Competencias técnicas
- Experiencia en gestión de backlog con Jira y Confluence.
- Conocimiento de machine learning supervisado y no supervisado.
- Análisis de datos con SQL y Tableau o Power BI.
- Dominio de plataformas MLOps: MLflow, SageMaker, Vertex AI.
- Integración de modelos en producción mediante APIs REST.
- Aplicación de metodologías ágiles: Scrum y Kanban.
- Comprensión de arquitecturas de datos: data lake, data warehouse.
- Evaluación de modelos con métricas como AUC, F1, RMSE.
Habilidades blandas
- Capacidad de síntesis entre lenguaje técnico y estratégico.
- Toma de decisiones bajo incertidumbre y ambigüedad.
- Comunicación estructurada ante audiencias heterogéneas.
- Pensamiento sistémico orientado al impacto medible.
- Influencia sin autoridad jerárquica directa.
Misiones
- Definir la visión y hoja de ruta del producto IA alineada con los objetivos estratégicos del negocio, midiendo adopción trimestral.
- Redactar user stories técnicas en Jira con criterios de aceptación medibles para modelos de ML y pipelines de datos.
- Priorizar el backlog mediante frameworks como RICE o MoSCoW, considerando ROI, deuda técnica y capacidad del equipo.
- Conducir sesiones de discovery con usuarios internos y externos para identificar oportunidades de automatización e inteligencia.
- Colaborar con científicos de datos en la definición de métricas de rendimiento de modelos: precisión, recall, F1-score y drift.
- Monitorear KPIs de producto como tasa de adopción, latencia de inferencia, retención y NPS del producto de datos.
- Coordinar con equipos de ingeniería la integración de APIs de modelos en sistemas productivos, reduciendo time-to-market.
- Gestionar el ciclo de vida de los modelos en plataformas MLOps como MLflow o SageMaker, desde entrenamiento hasta retiro.
- Facilitar demos y revisiones de sprint ante stakeholders C-level traduciendo resultados técnicos en impacto de negocio.
- Asegurar el cumplimiento de principios de IA responsable, privacidad de datos y regulaciones como GDPR en cada entrega.
Entornos de trabajo
- Startups de tecnología con productos SaaS basados en IA.
- Grandes corporaciones con divisiones de transformación digital.
- Consultoras tecnológicas especializadas en datos.
- Plataformas de comercio electrónico con motores de recomendación.
- Sector financiero con modelos de scoring y detección de fraude.
- Industria de salud con analítica clínica y diagnóstico asistido.
Posibles evoluciones
- Avanzar hacia Director de Producto de Datos.
- Convertirse en Chief Product Officer en empresa de IA.
- Asumir el rol de Head of AI Strategy.
- Trabajar como consultor independiente de productos de datos.
- Fundar una startup de inteligencia artificial aplicada.
Perfil buscado
Preguntas frecuentes
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