Preventa Senior de Data & IA
Job Overview
EORIS ahora parte de EPAM es un acelerador Digital que ayuda a las compañías a entrar en el futuro, con más de 20 años de experiencia como Socios Digitales de algunas de las compañías más importantes del mundo. Somos más de 4,000 profesionales en 11 países, con una cultura multicultural y de startup donde fomentamos la innovación, el aprendizaje continuo y la generación de soluciones de alto impacto para nuestros clientes.
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