Responsabilidades de un Data Scientist Manager

Un Data Scientist Manager no solo domina el análisis de datos, sino que también lidera equipos, define estrategias y garantiza que los proyectos de ciencia de datos generen impacto real en la organización. Aquí tienes un desglose detallado de sus responsabilidades clave:

Liderazgo técnico y estratégico:
- Seleccionar metodologías estadísticas, modelos predictivos y frameworks adecuados para cada proyecto.
- Evaluar y validar modelos mediante métricas robustas, fairness y simulaciones iterativas.
Gestión de equipo:
- Coordinar y mentorizar a data scientists, analistas y ML engineers.
- Asignar tareas según habilidades técnicas y objetivos individuales, promoviendo el crecimiento profesional.
- Fomentar buenas prácticas de codificación, modularidad y reproducibilidad.

Gobernanza de datos y calidad:
- Supervisar la limpieza, integración y validación de datos provenientes de múltiples fuentes.
- Garantizar la trazabilidad, privacidad y cumplimiento normativo (como GDPR o leyes locales).
- Diseñar pipelines de datos escalables y eficientes, integrando fairness y penalizaciones suaves si aplica.

Impacto en el negocio:
- Traducir problemas del negocio en soluciones cuantitativas.
- Comunicar resultados de forma clara y accionable a stakeholders no técnicos.
- Priorizar proyectos según ROI, complejidad técnica y valor estratégico.

Innovación y mejora continua:
- Explorar nuevas técnicas de modelado, sampling y optimización multiobjetivo.
- Evaluar herramientas y tecnologías emergentes, evitando dependencias innecesarias.
- Promover la experimentación controlada y la validación estadística rigurosa.

- Definir la visión y roadmap de ciencia de datos alineado con los objetivos del negocio.

Espero que esta información les sea útil.