Data Science Product Project Manager

Location: San Nicolás de los Garza

Ternium es el mayor productor de acero de América Latina. Con centros de producción en Argentina, Brasil, Colombia, Estados Unidos, Guatemala y México. Contamos con una extensa red de centros de servicio y distribución en el continente y, además cada día, en cada parte del continente donde trabajamos, crecemos junto con las comunidades, y buscamos apoyar nuestro compromiso con la seguridad y el medio ambiente en todo lo que hacemos.  

Buscamos al mejor talento que sume a nuestros proyectos a largo plazo con nuestros clientes, proveedores y comunidades donde operamos.

Buscamos:  Data Science Product/Project Manager

Gestionar y evaluar proyectos de ciencia de datos, asegurando la correcta definición de requerimientos, administración de presupuestos, coordinación con stakeholders y cumplimiento de plazos.
Actuar como enlace entre las áreas internas y los proveedores, garantizando que las soluciones entregadas estén alineadas con los objetivos del negocio y se presenten de manera clara a niveles ejecutivos.
Responsable de realizar pruebas de factibilidad, traducir problemas de negocio en soluciones técnicas y coordinar pruebas de concepto (PoC) para validar enfoques antes de su implementación.
Planificar, coordinar y dar seguimiento a proyectos de ciencia de datos con proveedores externos.
Definir cronogramas, hitos y entregables, asegurando el cumplimiento de plazos y calidad.
Coordinar accesos, documentación y temas administrativos relacionados con los proveedores.
Realizar pruebas de factibilidad y coordinar PoCs para validar soluciones.
Preparar y presentar avances, resultados y recomendaciones a niveles directivos.
Organizar la documentación generada o identificada como necesaria de integrar para su disponibilidad en Ternium.
Asegurar cumplimiento de políticas internas y normativas de seguridad de datos.

Conocimiento Técnico, experiencia y habilidades
Al menos 5 años en gestión de proyectos ciencia de datos.
Al menos 5 años resolviendo problemas de ciencia de datos.
Entender el ciclo de vida de proyectos de ciencia de datos (definición, modelado, validación, despliegue).
Programación en Python y manejo de librerías como Pandas, Num Py, scikit-learn.
Consultas en SQL y manipulación de datos.
Experiencia en aprendizaje supervisado y no supervisado (modelos, métricas, validación).
Metodologías de gestión de proyectos (PMI, Agile, Scrum).
Principios básicos de compliance y seguridad de datos.
Experiencia trabajando con proveedores externos y manejo de presupuestos.
Experiencia en pruebas de concepto y evaluación de modelos de machine learning.
Organización y manejo de múltiples proyectos simultáneamente.
Adaptabilidad y gestión del cambio.
Conocimiento en herramientas de visualización (Power BI, Tableau).
Familiaridad con herramientas colaborativas (Dev Ops, Jira, MS Project, Teams).
Inglés intermedio-avanzado.