Intelligence Products and Systems Manager

Intelligence Products and Systems Manager

BLV Applied Intelligence Products and Decision Systems

Reports to: Chief Data and Analytics Officer

Department: IDEA — Intelligence, Data, Engineering & Analytics

Team structure: Dos Team Leads y cuatro Analysts en BLV y Applied Intelligence Products

**Position Summary**

El Intelligence Products and Systems Manager es el líder de producto senior y práctico para el portafolio más amplio de productos de inteligencia aplicada de BLV y WBL. Reportando al CDAO, este rol gestiona a través de dos Team Leads, cada uno responsable de dos Analysts. Un equipo se encarga de BLV, el producto de valoración corporativa; Applied Intelligence Products posee el portafolio más amplio de productos habilitados por IA, impulsados por modelos, basados en reglas y de soporte a decisiones. El Manager identifica problemas comerciales de alto valor, determina dónde son apropiados IA/ML, reglas, optimización, inteligencia de documentos u otros enfoques, y lidera productos desde el descubrimiento y el caso de negocio hasta los requisitos, la aceptación, el despliegue, la adopción, el monitoreo, la mejora y el retiro. El rol requiere suficiente profundidad técnica para prototipar, evaluar enfoques, desafiar evidencia y diagnosticar el rendimiento del producto mientras trabaja en conjunto con Data Science, Data Engineering, Software Engineering, Business Applications y propietarios de negocios.

**Core Responsibilities**

• **Lead Intelligence Product Teams**
• Gestionar, entrenar y desarrollar a dos Team Leads y cuatro Analysts, con clara propiedad, estándares técnicos, retroalimentación y responsabilidad.
• Poseer y priorizar hojas de ruta de productos basadas en necesidades de usuarios, valor comercial, viabilidad, preparación de datos, riesgo operativo y capacidad, con medidas de éxito claras y criterios de aceptación para cada iniciativa.
• Poseer el portafolio de productos y el plan de recursos; contratar, evaluar el rendimiento, desarrollar Team Leads y construir cobertura de sucesión para capacidades críticas del producto.
• Mantener una participación práctica regular en la entrega prioritaria.

• **Build and Operate Intelligence Products**
• Supervisar el descubrimiento de productos, prototipado, aceptación, despliegue en uso comercial, monitoreo, mejora y retiro.
• Analytics / Data Science posee métodos analíticos, desarrollo de modelos predictivos y evidencia de rendimiento de modelos; Software Engineering posee arquitectura de aplicaciones, implementación y calidad de lanzamiento.
• Asegurar que cada producto se integre en los procesos comerciales, apoye la supervisión humana adecuada y la adopción del usuario, y entregue resultados medibles.
• Poseer la aceptación del producto contra criterios acordados; los propietarios de negocios aprueban políticas, uso previsto y decisiones operativas.
• Coordinar la habilitación de usuarios con Business Applications.
• Desarrollar casos de negocio de productos y liderar el descubrimiento hasta la adopción; utilizar evidencia de valor, viabilidad y riesgo para recomendar qué productos financiar, escalar, mejorar o retirar.

• **Govern Models and Systems**
• Establecer controles de producto para evaluación, documentación, explicabilidad, privacidad, seguridad, control de cambios, monitoreo y uso responsable.
• Coordinar cualquier validación independiente requerida y aprobación comercial por separado del desarrollo y aceptación del producto.
• Poseer el monitoreo del rendimiento del producto, triage de excepciones, escalación y seguimiento de acciones correctivas.
• Enviar problemas de modelos a Data Science, problemas de datos a Data Engineering y defectos de software a Software Engineering; coordinar la comunicación con usuarios a través de Business Applications.
• Revisar los resultados del producto con líderes comerciales senior, desafiar evidencia de rendimiento débil y ajustar prioridades y controles a medida que cambian las necesidades de los usuarios y las condiciones operativas.

**Education**

Se valora la educación relevante o la formación profesional en ciencias de la computación, ingeniería, ciencia de datos, matemáticas, gestión de productos o una disciplina técnica relacionada. Se consideran las calificaciones primarias el juicio de producto demostrado, la profundidad técnica, el liderazgo y la experiencia en entrega de producción; un título no es obligatorio.

**Required Experience**

• Doce o más años de experiencia progresiva en IA/ML aplicada, ciencia de datos, software, analítica, sistemas de decisión o desarrollo de productos técnicos, incluyendo al menos cinco años de liderazgo de personas y experiencia significativa liderando Team Leads, gerentes o personal técnico/producto senior.
• Debe haber demostrado la entrega de capacidades habilitadas por IA o impulsadas por modelos en uso real de producción.
• Éxito demostrado en la construcción, escalado o mejora material de un producto de inteligencia aplicada, producto de decisión o capacidad de producto técnico.
• Debe ser capaz de entrenar a Team Leads, desarrollar talento técnico/producto, poseer y priorizar un portafolio, redactar requisitos de producto claros y criterios de aceptación, y entregar productos de producción utilizables con equipos multifuncionales.
• Debe tener experiencia en la toma de decisiones de financiamiento, secuenciación y compensación con líderes comerciales senior.
• Se requiere experiencia reciente en entrega de productos y técnicos; este no es un rol solo de gestión.
• Experiencia en llevar productos habilitados por IA o analíticos desde un problema comercial ambiguo a través de descubrimiento, caso de negocio, prototipo, requisitos, criterios de aceptación, lanzamiento a producción, adopción de usuarios, monitoreo y mejora iterativa.
• Experiencia con desarrollo y evaluación de productos de IA modernos, incluyendo selección de modelos, servicios de IA basados en API, evaluación estructurada, recuperación/grounding, diseño de flujo de trabajo LLM, controles de humano en el bucle y observabilidad de producción, junto con experiencia significativa en IA aplicada más allá de IA generativa.
• Experiencia en la construcción de productos de soporte a decisiones o de decisión que combinan datos, cálculos, reglas, modelos, fuentes de datos externas y software en una capacidad repetible orientada al usuario.

**Technical Skills**

• Amplia experiencia en IA aplicada seleccionando y evaluando el enfoque correcto para un problema comercial, incluyendo aprendizaje automático predictivo, motores de reglas y decisiones, optimización, comprensión/extracción de documentos, NLP, IA generativa/LLMs, recuperación, agentes o flujos de trabajo que utilizan herramientas, y sistemas híbridos de humano en el bucle según corresponda.
• Integración de producción demostrada, monitoreo, adopción de usuarios y resultados comerciales medibles para productos habilitados por IA o impulsados por modelos.
• La experiencia en IA generativa es valiosa pero no es suficiente por sí sola; los candidatos deben mostrar un juicio más amplio en IA aplicada y suficiente profundidad técnica para desafiar la evidencia del modelo, limitaciones y adecuación para el uso previsto.
• Fuerte comprensión del riesgo de modelo y producto, diseño de evaluación, explicabilidad, privacidad, seguridad, calidad de datos, controles de acceso, monitoreo, deriva o degradación, manejo de excepciones, supervisión humana y uso responsable.
• Capaz de comunicar elecciones técnicas y riesgos claramente a líderes comerciales senior y traducir requisitos comerciales en dirección precisa para equipos de ciencia de datos e ingeniería.

**Soft Skills**

• Capacidad para distinguir la propiedad del producto de la propiedad de ciencia de datos e ingeniería de software: definir el problema, la experiencia del usuario, requisitos, criterios de aceptación, controles operativos y resultados mientras se mantiene a los equipos especialistas responsables de la evidencia del modelo y la implementación del software dentro de sus dominios.
• Este es un rol de gerente senior con una contribución individual sustancial. Se espera que el Manager lidere el descubrimiento de productos, desarrolle prototipos, evalúe enfoques de IA aplicada, defina el comportamiento del producto y criterios de aceptación, desafíe la evidencia del modelo e investigue problemas de rendimiento.
• El Manager también debe construir una organización duradera a través de la contratación, entrenamiento, delegación, disciplina de hoja de ruta, estándares, gestión del rendimiento y desarrollo de Team Leads.
• Los Team Leads contribuyen sustancialmente a la entrega así como supervisan a sus equipos.

**Preferred Background / Industry Experience**

• Se prefiere experiencia en servicios financieros o de préstamos, soporte a usuarios comerciales y reconciliación de datos.

**What We Offer**

• Compensación en USD.
• Beneficios incluyen tiempo libre pagado (PTO).
• Entorno de trabajo: entorno de trabajo completamente remoto.

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