Product Owner: Foundational Behavioral AI Platform

Itaú Chile; Santiago; Presencial; CLP 18.000.000 - 24.000.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Itaú Chile busca un Product Owner para liderar el desarrollo de una plataforma de modelos fundacionales que consolide múltiples fuentes de datos del cliente en una representación de comportamiento única. El rol implica traducir necesidades de negocio en hipótesis medibles y definir el marco de evaluación para demostrar mejoras frente a enfoques actuales.

Trabajará con equipos de datos, ciencia de datos, MLOps y arquitectura cloud, orientando la adopción por caso de uso y balanceando ambición

Formación

• Mínimo 4 años de experiencia profesional, en roles de Product Owner, Business Analyst, Jefe de Proyectos de Datos o Líder de Analítica.
• Deseable experiencia en banca, servicios financieros o fintech.
• Experiencia trabajando con equipos de ingeniería de datos y ciencia de datos sobre plataformas cloud, preferentemente AWS.

Responsabilidades

• Definir la visión y el roadmap de una plataforma que consolide múltiples fuentes de datos del cliente en una sola representación de comportamiento.
• Traducir necesidades de negocio (riesgo, fraude, retención, próxima mejor oferta) en hipótesis medibles sobre esa representación compartida.
• Ser dueño del marco de evaluación: demostrar, con evidencia, que la visión unificada predice mejor y antes.

Educación

Ingeniería Civil Industrial, Informática, Matemática, Estadística, Ingeniería Comercial con especialización cuantitativa o carrera afín

Deseable postgrado o diplomado en Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial, Finanzas Cuantitativas o Gestión de Riesgo

Descripción del empleo

Itaú Chile busca un Product Owner para liderar el desarrollo de una plataforma de modelos fundacionales que consolide múltiples fuentes de datos del cliente en una representación de comportamiento única. El rol implica traducir necesidades de negocio en hipótesis medibles y definir el marco de evaluación para demostrar mejoras frente a enfoques actuales.

Trabajará con equipos de datos, ciencia de datos, MLOps y arquitectura cloud, orientando la adopción por caso de uso y balanceando ambición