El director ejecutivo de Ingeniería de Datos e Inteligencia Artificial Aplicada es un alto cargo del ámbito de las tecnologías de la información responsable de diseñar, desarrollar y ejecutar la estrategia empresarial de datos de la Universidad de Excelsior. Esto incluye la arquitectura, la ingeniería y el funcionamiento de las plataformas de datos, los marcos de integración, las soluciones de inteligencia empresarial y las capacidades de inteligencia artificial aplicada, garantizando la alineación con los objetivos institucionales, los requisitos de cumplimiento normativo y las necesidades cambiantes de la universidad.

En estrecha colaboración con la alta dirección, las principales partes interesadas de la institución y el equipo de Análisis y Ciencia de Datos (ADS), el director ejecutivo dirige al equipo de Ingeniería de Datos para ofrecer servicios de datos integrados y de alto rendimiento que permitan la toma de decisiones basada en datos, la excelencia operativa y la innovación en toda la Universidad.

Una de las funciones principales del puesto consiste en diseñar, desarrollar y mantener sistemas de datos y análisis seguros, escalables y modernos, utilizando métodos de ingeniería sólidos. El director ejecutivo se encarga de la supervisión técnica del software empresarial, la integración de datos y las iniciativas de inteligencia artificial, garantizando el diseño, las pruebas y la implementación eficaces de flujos de datos, API y plataformas analíticas que respalden las prioridades institucionales.

Además, este puesto se encarga de dirigir el diseño, el desarrollo y la gestión de los sistemas y aplicaciones basados en la inteligencia artificial, garantizando su compatibilidad con la infraestructura informática básica, las prácticas de gestión de datos y las normas éticas en materia de inteligencia artificial.

Responsabilidades principales

• Dirigir la definición, el diseño y la ejecución de la estrategia de datos corporativos de la Universidad, alineando la arquitectura de datos, las plataformas y las capacidades de inteligencia artificial con los objetivos institucionales y las iniciativas de transformación digital.
  • Diseñar, desarrollar y mantener sistemas sólidos de datos y análisis, garantizando la escalabilidad, la seguridad y el rendimiento mediante prácticas de ingeniería modernas.
  • Supervisar el equipo de ingeniería de datos, responsable de la integración de datos corporativos, el almacenamiento de datos, la generación de informes de inteligencia empresarial y las capacidades de análisis avanzado.
  • Diseñar y mantener un entorno seguro y escalable de «datos como servicio» (Data-as-a-Service) para dar soporte a la generación de informes operativos, el análisis avanzado y las cargas de trabajo de IA.
  • Proporcionar liderazgo técnico en ingeniería de software y sistemas, incluyendo la arquitectura de integración, el diseño de API y el desarrollo de flujos de datos para sistemas empresariales como Banner SaaS y Salesforce.
  • Supervisar el ciclo de vida completo de ingeniería de las iniciativas de datos y análisis, desde el análisis de requisitos y el diseño de sistemas hasta el desarrollo, las pruebas, la implementación y la mejora continua.
  • Colaborar con el equipo de ADS para dar soporte a la analítica avanzada, el aprendizaje automático y la integración de modelos de IA dentro del ecosistema de datos de la empresa.
  • Dirigir la ingeniería y la gobernanza de las soluciones de IA aplicada, garantizando que la infraestructura, la preparación de los datos y las políticas respalden una adopción responsable y eficaz de la IA.
  • Establecer y mantener marcos de gobernanza de datos que garanticen la calidad, la seguridad, el cumplimiento normativo y la accesibilidad de los datos en todos los sistemas institucionales.
  • Mantenerse al día de las tendencias emergentes en ingeniería de datos, inteligencia empresarial (BI), inteligencia artificial (IA) y tecnologías de integración para perfeccionar y modernizar continuamente la estrategia de datos de la Universidad.
  • Fomentar una cultura de ingeniería colaborativa y de alto rendimiento centrada en la innovación, la excelencia en el servicio y la mejora continua.

Cualificaciones

• Licenciatura en Informática, Ingeniería de Software, Sistemas de Información, Ingeniería de Datos o un campo relacionado (se valorará un máster).
  • Más de 10 años de experiencia en ingeniería de datos, inteligencia empresarial o gestión de datos corporativos, incluidos más de 5 años en un puesto de liderazgo con responsabilidad en la supervisión del diseño de sistemas y software.
  • Experiencia demostrada en el diseño y desarrollo de sistemas de datos corporativos, integraciones y plataformas de análisis utilizando principios de ingeniería modernos.
  • Sólida experiencia técnica en arquitectura de datos, API, middleware y soluciones nativas de la nube (se valora muy positivamente la experiencia con Microsoft Fabric).
  • Experiencia con sistemas empresariales SaaS (por ejemplo, Ellucian Banner, Salesforce) y en la habilitación de sus funcionalidades de generación de informes, análisis e inteligencia artificial mediante integraciones seguras.
  • Conocimientos sobre tecnologías aplicadas de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML), incluidas las capacidades integradas y autónomas dentro de entornos de datos empresariales.
  • Sólida comprensión de las mejores prácticas de ingeniería, incluyendo DevOps, CI/CD, control de versiones, pruebas automatizadas y desarrollo seguro de software.
  • Experiencia demostrada en la implementación de marcos de gobernanza de datos y cumplimiento normativo, preferiblemente en el ámbito de la educación superior.
  • Liderazgo estratégico y operativo excepcional, con capacidad para conciliar las perspectivas técnicas, empresariales y académicas.
  • Se valora muy positivamente la experiencia previa en educación superior o en un entorno similarmente complejo y con un uso intensivo de datos.

El rango salarial de contratación para este puesto es120,000.00 a130,000.00 El rango salarial de contratación indicado anteriormente representa la estimación de buena fe de la Universidad en el momento de la publicación.