Senior Data Governance Consultant (SME) | DAMA | Sector Asegurador

Senior Data Governance Consultant (SME) | Sector AseguradorModalidad: HíbridaUbicación: Ciudad de MéxicoDedicación: Parcial, variable según fase del programaNivel: Senior / Subject Matter ExpertÁrea: Data & AI / Data GovernanceContexto de la posiciónEl programa de Gobierno de Datos se encuentra actualmente en ejecución dentro de una aseguradora tier-1 en México. Ya existe una base desarrollada que incluye marco de trabajo basado en DAMA-DMBOK y principios de Data Mesh, política maestra en proceso de validación, RACI, propuesta de roles y custodios, definición inicial de dominios y avances sobre productos de datos.Buscamos un Senior Data Governance Consultant (SME) que se integre para validar, robustecer y cerrar metodológicamente lo ya construido, además de conducir las definiciones especializadas que permanezcan pendientes.El Project Manager será responsable de la operación y seguimiento cotidiano del proyecto. El SME funcionará como la principal autoridad metodológica en Gobierno de Datos, respaldando al PM y al equipo ante decisiones, excepciones y validaciones especializadas.MisiónAsegurar la solidez metodológica y correcta implementación del modelo de Gobierno de Datos, aportando criterio experto para consolidar políticas, roles, clasificación, metadata, calidad y órganos de gobierno.El objetivo no será rediseñar el programa desde cero, sino entender rápidamente lo construido, conservar lo que funciona, corregir lo necesario y llevar las capacidades pendientes a un nivel implementable y sostenible.Responsabilidades principalesRealizar handover técnico y metodológico con el equipo actual.Revisar entregables existentes antes de proponer nuevos diseños.Actuar como referente metodológico para el PM y el equipo.Revisar y robustecer la política maestra de Gobierno de Datos y sus anexos.Incorporar observaciones de Negocio, Compliance, Seguridad y áreas involucradas.Consolidar dominios, Data Owners, Data Stewards, custodios y RACI.Apoyar la formalización del Centro de Excelencia / CoE y órganos de gobierno.Definir criterios para clasificación de información.Orientar la consolidación del inventario de activos de datos.Establecer criterios para Business Glossary, Data Dictionary, Metadata Management y Data Lineage.Definir metodología, reglas, dimensiones, umbrales y métricas de Data Quality.Revisar la aplicación del modelo sobre hasta 3 productos de datos priorizados.Participar en workshops, comités y sesiones donde se requiera criterio experto.Resolver dudas metodológicas y excepciones.Capacitar y acompañar a Data Owners, Data Stewards y otros perfiles clave.Apoyar iniciativas de adopción y alfabetización de Gobierno de Datos.Participar en la evaluación de madurez y transferencia de conocimiento.Perfil idealBuscamos una persona capaz de incorporarse a un programa ya iniciado, entender rápidamente su contexto y determinar qué debe mantenerse, corregirse o fortalecerse.No buscamos únicamente conocimiento teórico de DAMA ni un perfil enfocado en generar documentación. Necesitamos un especialista con experiencia práctica implementando Gobierno de Datos y capacidad para convertir conceptos metodológicos en mecanismos que realmente puedan operar dentro de una organización compleja.Debe poder trabajar con ejecutivos, Negocio, Tecnología, Arquitectura, Seguridad, Compliance y equipos de Datos, aportando criterio sin asumir la operación diaria del proyecto.Requisitos indispensables10+ años de experiencia profesional en datos, arquitectura, gestión de información o disciplinas relacionadas.Al menos 5 años de experiencia específica en Gobierno de Datos.Experiencia relevante en al menos una implementación end-to-end de Gobierno de Datos.Experiencia en organizaciones complejas, preferentemente del sector asegurador, financiero o regulado.Dominio práctico de DAMA-DMBOK.Experiencia definiendo o implementando modelos de Gobierno de Datos.Conocimiento sólido de:Data Ownership.Data Stewardship.Data Quality.Metadata Management.Data Lineage.Business Glossary.Clasificación de información.Políticas y estándares de datos.Experiencia definiendo modelos de roles, responsabilidades y RACI.Capacidad para revisar críticamente entregables existentes y emitir recomendaciones accionables.Experiencia trabajando con stakeholders ejecutivos y equipos multidisciplinarios.Capacidad para desempeñarse como Subject Matter Expert, diferenciando la dirección metodológica de la gestión operativa.Conocimientos relevantesData GovernanceDAMA-DMBOK, Data Governance Frameworks, Data Ownership, Data Stewardship, Data Domains, políticas, estándares, Operating Models, RACI, Councils y CoE.Data QualityData Quality Dimensions, Rules, Thresholds, Profiling, Reconciliation, KPIs, Issue Management y procesos de remediación.Metadata y trazabilidadMetadata Management, Data Catalog, Business Glossary, Data Dictionary, Data Lineage, clasificación e inventario de activos.Arquitectura de DatosConocimiento suficiente para interactuar con equipos técnicos sobre Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse, Data Mesh, Cloud, pipelines, integraciones, APIs y productos de datos.Regulación y seguridadSe valorará experiencia trabajando con:LFPDPPP.Derechos ARCO.Datos personales y sensibles.Clasificación y retención de información.Seguridad y privacidad.Regulación del sector asegurador.CNSF / CUSF.No se espera que sustituya a Legal, Seguridad o Compliance, sino que pueda incorporar sus requerimientos al modelo de Gobierno de Datos.DeseablesCDMP Practitioner, Master o certificación en proceso.Dos o más implementaciones end-to-end de Gobierno de Datos.Conocimiento o certificación en DCAM.Experiencia como Data Governance Lead, Consultant, SME o equivalente.Experiencia en aseguradoras.Experiencia con Data Mesh.GCP, BigQuery, Dataplex o ecosistemas similares.Collibra, Informatica, Alation, Microsoft Purview, Atlan o equivalentes.Experiencia capacitando Data Owners, Data Stewards y ejecutivos.Modelo de trabajo con el Project ManagerEl Project Manager administrará la operación cotidiana, incluyendo seguimiento, planeación, compromisos, riesgos, dependencias y comunicación.El SME será responsable del respaldo metodológico especializado, incluyendo:Orientar al PM ante decisiones de Gobierno de Datos.Revisar entregables antes de su formalización.Identificar riesgos metodológicos.Resolver excepciones.Participar únicamente en sesiones donde su expertise genere valor.Dedicación estimadaLa dedicación será variable y decreciente conforme avance el programa.Continuidad y cierre de diseño: 64 a 80 horas durante el primer mes.Enfocado en handover, revisión de entregables, política maestra, roles, clasificación, Data Quality, metadata y brechas metodológicas.Consolidación e implementación: 48 a 64 horas mensuales.Enfocado en revisión de entregables, CoE, calidad, metadata, linaje, workshops y resolución de excepciones.Acompañamiento y adopción: 24 a 40 horas mensuales.Enfocado en asesoría, sesiones clave, capacitación, adopción y evaluación de madurez.Handover final: 16 a 24 horas.Enfocado en transferencia de conocimiento, recomendaciones y roadmap de evolución.Las horas son una referencia y podrán ajustarse conforme al plan vigente del programa.Indicadores de éxitoPolítica maestra y anexos metodológicamente sólidos.Roles y responsabilidades operables.Data Owners, Data Stewards y custodios habilitados.CoE y órganos de gobierno formalizados.Modelo de Data Quality definido y aplicado.Criterios claros de clasificación, metadata, diccionario y linaje.Gobierno aplicado a los productos priorizados.Menor dependencia del SME conforme avance el programa.PM y equipo capaces de ejecutar el modelo con claridad metodológica.Transferencia efectiva de conocimiento.Lo que valoramos especialmente en rocket codeEn rocket code no buscamos un especialista que llegue a reemplazar lo construido por su propia metodología.Buscamos a alguien capaz de entender primero, cuestionar después y modificar únicamente donde exista una razón clara para hacerlo.El valor de esta posición estará en aportar experiencia y criterio cuando el equipo necesite tomar decisiones, cerrar definiciones o convertir conceptos de Gobierno de Datos en mecanismos realmente operables.El éxito del rol no será generar más documentación, sino lograr que el modelo evolucione hacia una capacidad aplicable, adoptada y sostenible dentro de la organización.