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Preventa Senior de Data & IA

Madrid, Spain

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Estamos en búsqueda de: Preventa Senior de Data & IA

Buscamos un/a preventa senior de Data & IA con experiencia en el sector bancario, especialmente en Santander y BBVA, para trabajar en procesos / oportunidades comerciales de complejidad media-alta en el ámbito de Servicios Financieros. Será una figura clave como nexo entre negocio, cliente y equipos técnicos.
No es un rol de implementación, pero sí es imprescindible que haya participado en proyectos reales para entender el contexto técnico y poder mantener conversaciones de alto nivel con los equipos y el cliente.
 
Principales actividades:
  • Liderar y apoyar procesos de preventa de soluciones de Data, Analítica e IA.
  • Entender las necesidades de negocio del cliente y convertirlas en propuestas claras y de valor.
  • Preparar y coordinar respuestas a RFPs de complejidad media-alta.
  • Llevar a cabo el staffing de los proyectos, una vez se ha ganado una oportunidad. Esto supone gestión de todo el ciclo de vida del recurso desde identificación interna o atracción del talento asociado, acompañando al equipo de TA.
  • Definir y defender soluciones junto a equipos técnicos y funcionales.
  • Coordinar distintos perfiles durante la fase de preventa.
  • Participar en reuniones, workshops y presentaciones con cliente.
Qué buscamos:
  • Experiencia en preventa de Data & IA en banca.
  • Conocimiento profundo del sector financiero, especialmente Santander y BBVA.
  • Experiencia previa en proyectos (aunque no vaya a implementar).
  • Haber trabajado en RFPs de alta complejidad.
  • Capacidad para entender y definir procesos de negocio bancarios.
  • Muy buena comunicación y actitud proactiva y consultiva.
Conocimientos técnicos
Se requiere un nivel suficiente para entender, diseñar y explicar soluciones, no para implementar:
Data
  • Plataformas de datos (Data Lakes, Data Warehouses, Lakehouse).
  • Integración y calidad de datos, gobierno y seguridad.
  • Arquitecturas on-premise y cloud.
Analítica
  • Analítica descriptiva, diagnóstica y predictiva.
  • Casos de uso en banca (riesgo, fraude, marketing, operaciones).
  • KPIs, reporting y modelos analíticos orientados a negocio.
IA / Machine Learning
  • Fundamentos de Machine Learning y Deep Learning.
  • Ciclo de vida del modelo (entrenamiento, validación, despliegue).
  • Casos de uso de IA aplicada en banca.
GenAI
  • Modelos de lenguaje (LLMs) y su aplicación en entornos empresariales.
  • Casos de uso como asistentes, automatización, búsqueda semántica o generación de contenido.
  • Conceptos como RAG, prompt engineering y aspectos de seguridad y gobierno.

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Mercedes Manzano
#LI-MM4

 

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