Data Analytics
Tu primer Head of Data: ¿es ingeniero (builder) o analista (insights) o product-oriented (data for product)? Los tres arquetipos existen y el wrong hire te cuesta 12 meses. Esta sesión define el perfil calibrado a tu stage (data infra vs analytics vs data science), rúbrica y proceso con case study técnico + business.
Does this sound familiar?
Mi empresa crece y 'necesitamos data' — no sé qué perfil hire
Entrevisté 'Head of Data' y eran 3 perfiles distintos: ingeniero, analista, data scientist
Candidatos piden €120–180k base y yo no sé si estoy comparando manzanas
Mi CEO pide 'AI features' — ¿eso es Head of Data o Head of ML?
Tengo 1 analyst ad-hoc y quiero scalar — no sé si hire arriba o al lado
What you'll leave with
3 arquetipos Head of Data: Data Platform (infra + eng), Analytics + Insights (business-focused), Data Product (data driving product features)
Scope clarificado por arquetipo: qué SÍ lleva, qué NO, qué solapa con CTO / CPO
Rúbrica 10 señales: technical depth, business acumen, team building, strategic thinking
Case study calibrado: 'aquí está mi data problem, diseña primer 90 días'
Rango salarial: €110–200k + equity, con deltas por arquetipo y stage
Plan 30/60/90: data audit (30d), stack priorities (60d), team hiring plan (90d)
This session is not for…
Esta sesión NO es reclutador
No cubre Chief Data Officer (empresa >€100M revenue)
No define tu data strategy — ayuda a contratar quien la diseñará
If your OKR is red on…
Data Platform si tu stack está roto (no ETL, data inconsistent, silos). Analytics si la data está OK pero no hay insights/action. Product Data si features core requieren ML. El experto aplica.
In-house con 5+ años casi siempre. Ex-consultor suele ser strategic pero falta execution. El experto da filter.
Seed: 0.4%–0.8%. Series A: 0.2%–0.5%. Series B: 0.1%–0.3%. El experto da fuentes.
Data Platform: yes, heavy. Analytics: sí moderate (SQL minimum, Python nice). Data Product: yes. Sin coding, no es 'Head of Data', es 'VP Analytics' role distinto.
Data stack actual, pain points (infra? insights? ML?), team actual (if any), business priorities, y urgencias (compliance? enterprise customer pide data stuff?). El experto calibra arquetipo.
We're still curating experts for this task.