Descripción de la oferta
Drasanvi es una empresa española experta en salud natural y nutrición desde 1993. Líder en el mercado del colágeno y una de las principales marcas de salud y belleza natural, forma parte del grupo farmacéutico internacional Olyos, que integra 4 entidades: Drasanvi (España), EA Pharma (Francia), Stardea (Italia) y W Group (Estados Unidos), además de 4 marcas globales: Drasanvi, Laboratoire des Granions, Eafit y Stardea.
El grupo Olyos se distingue por su visión a largo plazo, su fuerte inversión en I+D y su capacidad para lanzar innovaciones de referencia en los mercados en los que opera. Esta solidez y proyección internacional garantizan a nuestros equipos estabilidad y reales oportunidades de desarrollo.
Fabricamos y comercializamos soluciones naturales y eficaces para responder a las necesidades de toda la familia: complementos alimenticios, nutrición, alimentos ecológicos y cosmética natural.
Controlamos todas las etapas de desarrollo de un producto, desde el diseño y la producción hasta la puesta en el mercado, cumpliendo con las normativas vigentes.
Comprometidos con la mejora continua en lo social y medioambiental, nuestra misión es contribuir al bienestar de todos.
Con una clara voluntad de crecimiento, seguimos expandiéndonos tanto de forma orgánica como externa.
En el marco de nuestro plan de crecimiento y fidelización, buscamos un/a IA Specialist que se incorpore a nuestro equipo.
Misión del puesto
Identificar, desarrollar e implantar soluciones de inteligencia artificial y automatización que reduzcan el trabajo manual y mejoren la calidad de las decisiones en toda la empresa. El puesto convierte datos de SAP B1, Excel y documentación operativa en herramientas que el equipo usa a diario, con ahorros medibles en horas, coste y nivel de servicio.
Responsabilidades principales
Detección de oportunidades: analizar procesos en la empresa con cada responsable de área y priorizar casos de uso por ahorro, impacto y facilidad.
Desarrollo de soluciones: diseñar agentes, asistentes, prompts reutilizables y automatizaciones (Claude, Copilot, Python, Power Automate, macros) para tareas repetitivas.
Datos: extraer, limpiar y estructurar datos de SAP B1 y Excel; definir con DataMaster la calidad mínima de los datos maestros que necesitan los modelos.
Analítica avanzada: construir modelos de previsión de demanda, reaprovisionamiento, detección de anomalías y dashboards de KPIs.
Implantación y adopción: desplegar las herramientas en los equipos, formar a los usuarios, documentar y medir el uso real.
Gobierno y seguridad: asegurar el cumplimiento de RGPD y del Reglamento europeo de IA, la confidencialidad de los datos y la trazabilidad de lo que se automatiza; mantener un inventario de soluciones.
Proyecto Integración: apoyar la migración a SAP S/4HANA para que las automatizaciones y los flujos de datos sigan funcionando, y aprovechar las capacidades de IA del nuevo ERP.
Vigilancia tecnológica: evaluar herramientas y proveedores de IA y proponer su incorporación, en coordinación con IT y con el Grupo.
Elaboración de una hoja de ruta de IA para toda la empresa validada por Dirección, la política de uso de IA y un programa de formación para toda la plantilla con un referente de IA en cada departamento.
Grado en Ingeniería (Informática, Industrial, Organización), Matemáticas, Estadística o similar.
Valorable: máster en Data Science, IA o Supply Chain.
Experiencia
2–4 años en análisis de datos, automatización o IA aplicada a negocio.
Valorable: experiencia en entorno industrial, farmacéutico, nutracéutico o cosmético, y en Supply Chain.
Conocimientos técnicos
IA generativa: diseño de prompts, agentes y asistentes (Claude, ChatGPT, Copilot).
Python y SQL.
Excel avanzado y Power Query; Power BI o similar.
Nociones de RGPD y Reglamento europeo de IA.
Español nativo.
Inglés B2 (documentación técnica).
Francés valorable (relación con el Grupo).
Competencias
Orientación a resultados: priorizar soluciones que se usan y ahorran tiempo frente a pruebas de concepto sin continuidad.
Visión de proceso: entender cómo funcionan compras, planificación, producción y logística antes de automatizarlos.
Comunicación y pedagogía: explicar la IA en lenguaje sencillo y forma a usuarios no técnicos.
Gestión del cambio: acompañar a los equipos en la adopción y recoge su feedback.
Rigor y ética: validar los resultados, documenta y protege los datos.
Autonomía y curiosidad: aprender rápido nuevas herramientas y proponer mejoras por iniciativa propia.
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