Descripción de la oferta
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/apreventa senior de Data & IAcon experiencia en elsector bancario, especialmente enSantander 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 hayaparticipado en proyectos realespara entender el contexto técnico y poder mantener conversaciones de alto nivel con los equipos y el cliente.
Principales actividades:
Liderar y apoyar procesos depreventa de soluciones de Data, Analítica e IA.
Entender las necesidades de negocio del cliente y convertirlas en propuestas claras y de valor.
Preparar y coordinarrespuestas a RFPs de complejidad media-alta.
Llevar a cabo elstaffing de los proyectos, una vez se ha ganado una oportunidad. Esto suponegestión de todo el ciclo de vida del recursodesde identificación interna o atracción del talentoasociado, 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.
Experiencia en preventa deData & IA en banca.
Conocimiento profundo del sector financiero, especialmenteSantander y BBVA.
Experiencia previa en proyectos (aunque no vaya a implementar).
Haber trabajado enRFPs de alta complejidad.
Capacidad paraentender y definir procesos de negocio bancarios.
Muy buena comunicación y actitudproactiva y consultiva.
Conocimientos técnicos
Se requiere un nivel suficiente para entender, diseñar y explicar soluciones, no para implementar:
Plataformas de datos (Data Lakes, Data Warehouses, Lakehouse).
Integración y calidad de datos, gobierno y seguridad.
Analítica descriptiva, diagnóstica y predictiva.
Casos de uso en banca (riesgo, fraude, marketing, operaciones).
KPIs, reporting y modelos analíticos orientados a negocio.
Fundamentos de Machine Learning y Deep Learning.
Ciclo de vida del modelo (entrenamiento, validación, despliegue).
Casos de uso de IA aplicada en banca.
Modelos de lenguaje (LLMs) y su aplicación en entornos empresariales.
Conceptos como RAG, prompt engineering y aspectos de seguridad y gobierno.
Te invitamos a conocernos en http://www.neoris.com, Facebook, LinkedIn, Twitter o Instagram: @NEORISMercedes Manzano#LI-MM4
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