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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