Subdirector Strategy Scientist
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Santander
Our purpose is to help people and businesses prosper. We strive to make all we do Simple, Personal and Fair.Grupo Santander es el banco líder que a través de más de 160 años de reinvención, ha llegado a ser una organización sin fronteras con presencia en más de 40 países, 95 nacionalidades y equipos multiculturales que comparten 4 idiomas. Lo importante para nosotros son nuestros clientes, colaboradores, accionistas y la sociedad, como parte de nuestra misión, que es contribuir al progreso de las personas y empresas, actuando siempre de forma Sencilla, Personal y Justa.
Objetivo: Como subdirector(a) de Strategy Scientist, liderarás la generación de valor estratégico a partir del uso avanzado de ciencia de datos, econometría y modelado predictivo, apoyando a las distintas áreas de negocio en la toma de decisiones clave. Tu rol es ser un puente entre el pensamiento científico riguroso y la ejecución táctica, facilitando estrategias centradas en el cliente impulsando la rentabilidad, la eficiencia operativa y la experiencia al cliente.
Tu función en este rol es liderar, capacitar y orientar a los científicos de estrategia dentro de la disciplina de Investigación Económica en el desarrollo de modelos de ciencia de datos, algoritmos e investigaciones que permitan a la organización tomar decisiones de estrategia de clientes.
Principales Actividades:
- Diseñar e implementar estrategias basadas en modelos científicos y econométricos que mejoren el rendimiento comercial y la experiencia del cliente.
- Liderar proyectos transversales de analítica avanzada con impacto directo en las unidades de negocio (segmentación, pricing, retención, propensión, etc.).
- Supervisar el desarrollo, validación y puesta en producción de modelos de machine learning e inferencia causal.
- Traducir insights complejos en recomendaciones ejecutables para áreas de negocio, dirección y comité estratégico.
- Asegurar la calidad metodológica, transparencia y robustez de los modelos generados por el equipo.
- Promover la adopción de soluciones analíticas en toda la organización, impulsando la cultura de decisiones basadas en evidencia.
- Participar en la definición del roadmap de ciencia de datos y estrategia analítica del banco.
- Colaborar con ingeniería de datos, UX, producto, finanzas y marketing en iniciativas integradas.
Educación: Economía, Actuaría, Matemáticas, Física, Ciencia de Datos, o cualquier carrera afín con perfil científico (Indispensable maestría en Ciencias). Experiencia de el desarrollo de modelos econométricos, inferencia y experimentación causal de al menos 2 años.
Conocimiento Técnicos para desarrollo de modelos:
- Modelos predictivos y de clasificación (regresión, árboles, boosting, etc.).
- Inferencia causal y econometría (propensity scores, métodos cuasiexperimentales).
- Series de tiempo, análisis de supervivencia, modelos de clases latentes.
- Lenguajes: Python, R, SQL.
- Herramientas: PySpark, Snowflake, Git, plataformas cloud (Snowflake plus).
- Conocimiento en marcos ágiles (Scrum, Kanban) y herramientas de versionado.
Ofrecemos:
- Atractivo sueldo
- Estabilidad laboral en una de las mejores empresas en el sector bancario internacional
- Prestaciones bancarias
- Contrato directo con el Banco
- Excelente oportunidad de crecimiento y desarrollo
En Banco Santander garantizamos el trato transparente, justo y equitativo para candidatos/as y colaboradores/as, asegurando que no exista menoscabo en ningún derecho, beneficio o prestación derivada de su edad, condición social o económica, cultura, nacionalidad, orientación sexual, identidad o expresión de género, sexo, estado civil, embarazo, discapacidad, religión, creencias, apariencia física o cualquier otra situación protegida por las leyes federales, estatales o locales.
En Banco Santander trabajamos para asegurar la mejor experiencia en tu proceso, en caso de que necesites algún ajuste razonable o algún apoyo, por favor compártelo con el equipo de Reclutamiento.
* Salary range is an estimate based on our AI, ML, Data Science Salary Index 💰
Tags: Git Kanban Machine Learning PySpark Python R Scrum Snowflake SQL UX
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