Desde Morgan Philips estamos trabajando para uno de nuestros clientes, con el objetivo de identificar al profesional que liderará la estrategia y evolución de sus productos de datos. La misión del proceso es atraer a un perfil capaz de definir la visión del porfolio, escalar capacidades analíticas y de machine learning, y asegurar que los productos generen un impacto real en negocio mediante adopción, eficiencia y creación de nuevo valor.

Principales funciones: Definir la visión del porfolio, segmentación de usuarios, propuesta de valor/pricing, priorización y OKRs. Realizar investigación de usuarios, definición de problemas, las tareas a realizar, prototipado y validación. Liderar equipos multidisciplinares (Producto, Data/ML, Ingeniería Analítica, Plataforma, UX) utilizando prácticas ágiles. Definir contratos de datos (esquemas, SLOs, linaje), versionado, catálogos y semántica compartida. Empaquetar funcionalidades de datos, modelos y APIs incorporando telemetría, observabilidad, experimentación y mecanismos de explicabilidad. Crear dashboards de producto para analizar adopción, retención, NPS, LTV del producto, coste unitario y ROI. Garantizar cumplimiento regulatorio (GDPR/LOPDGDD), gestión de riesgo de modelos, responsable IA y seguridad. Desarrollar narrativa, documentación, materiales de habilitación y experiencias para desarrolladores (SDKs, plantillas, guías). Gestionar proveedores cloud/analytics, decisiones de compra y licencias Requerimientos: Grado en Ingeniería, Informática, Matemáticas, Estadística, Economía, idealmente con Máster en Producto Digital, Datos/IA, Business Analytics o MBA. Más de 10 años en producto digital, con al menos 5 años liderando gestión de producto en plataformas o servicios de datos/analítica. Experiencia demostrada lanzando y escalando productos de datos (datasets, APIs, modelos) con métricas claras de adopción e impacto. Gestión de porfolios en entornos con múltiples equipos y experiencia en modelos operativos orientados a plataforma y habilitación. Experiencia sectorial (se requiere al menos una) Banca: productos de riesgo/fraude, customer 360, pricing/ALM, métricas reguladas, IFRS 9. Seguros: pricing/underwriting como servicio, scoring de siniestros/fraude, motores de reglas. Real Estate: AVM, productos geoespaciales, feeds de mercado, analítica de demanda/ocupación. Consultoría: plataformas de datos/IA para múltiples clientes, aceleradores reutilizables, diseño de centros de excelencia.