Commercial Data for AI - Data Expert (Madrid/Bilbao)

Conoce más sobre el área

BBVA está liderando una profunda transformación hacia una organización en la que los datos, la inteligencia artificial y la automatización son capacidades clave para redefinir la relación con los clientes, mejorar la toma de decisiones y evolucionar los modelos operativos.

En este contexto, la función de Data for AI en Empresas tiene como misión transformar los datos y el conocimiento del negocio en activos fiables, contextualizados y reutilizables que permitan desarrollar, escalar y operar soluciones de inteligencia artificial con impacto real.

El Data Expert será responsable de construir el puente entre el negocio de Empresas, los datos y la tecnología. Su función no se limitará a garantizar la disponibilidad y calidad del dato, sino que deberá aportar la semántica, el contexto y el conocimiento necesarios para que modelos, asistentes y agentes de IA comprendan correctamente la realidad del cliente empresa y puedan generar respuestas, recomendaciones y acciones relevantes.

Este contexto incluye, entre otros ámbitos, la visión integral de la empresa y sus grupos económicos, sus necesidades de financiación, liquidez, cobros y pagos, las señales transaccionales y de comportamiento, la información de riesgo, rentabilidad y vinculación, las interacciones entre gestores y clientes, así como la documentación empresarial y otras fuentes de conocimiento no estructurado.

El rol contribuirá a convertir esta información en activos de datos y conocimiento reutilizables para casos de uso como la preparación de visitas, la generación de insights y propuestas comerciales, la recomendación de siguientes mejores acciones, el análisis de documentación empresarial, la automatización de procesos y el desarrollo de copilotos y agentes especializados.

Además, el Data Expert participará activamente en la evolución e industrialización de estas soluciones, colaborando con equipos de negocio, datos, tecnología, riesgos y cumplimiento normativo para asegurar que las iniciativas de IA sean precisas, escalables, responsables y estén integradas en los procesos reales del negocio de Empresas.

El puesto se desarrollará en un entorno de alta innovación y transformación, participando en iniciativas estratégicas donde el prototipado ágil, la experimentación, el aprendizaje continuo y la generación de impacto sostenible serán elementos fundamentales.

Sobre el puesto

Principales funciones

1. Construcción de activos de datos y conocimiento para IA

Identificar, estructurar y mantener los activos de datos y conocimiento necesarios para habilitar soluciones de inteligencia artificial en el negocio de Empresas.

Construir y evolucionar la capa semántica del dato, conectando fuentes, definiciones de negocio y contexto funcional.

Identificar la disponibilidad de datos y definir los requisitos funcionales para la incorporación de nuevas fuentes, transformaciones y enriquecimientos que permitan habilitar nuevos casos de uso de IA.

Garantizar la calidad, consistencia, trazabilidad y gobierno funcional del dato mediante estándares, controles, SLAs y criterios de reutilización.

Estructurar el conocimiento del negocio de Empresas —clientes, grupos económicos, productos, financiación, liquidez, cobros y pagos, riesgos, rentabilidad, interacciones comerciales y documentación empresarial— para convertirlo en contexto reutilizable por soluciones de IA.

Traducir el conocimiento de negocio en modelos semánticos, taxonomías y otros activos reutilizables para IA.

2. Impulso de proyectos transformacionales basados en datos e IA

Participar y liderar iniciativas estratégicas que integren datos, inteligencia artificial y automatización para transformar procesos y generar valor en el negocio de Empresas.

Identificar oportunidades donde una mejor estructuración del dato y del conocimiento de negocio permita desarrollar nuevos casos de uso de IA o mejorar los existentes.

Colaborar en el diseño, implantación y evolución de soluciones de IA, asegurando que los datos, la semántica y el contexto de negocio se traduzcan en resultados tangibles para clientes y gestores.

Definir hipótesis, validar nuevas capacidades mediante prototipos y promover ciclos de experimentación y aprendizaje continuo.

Contribuir a la definición y priorización del roadmap de iniciativas de Data for AI en coordinación con Product Owners, negocio, tecnología y equipos de datos.

Alinear negocio, tecnología, riesgos, compliance y gobierno del dato para garantizar la viabilidad y escalabilidad de las soluciones.

Definir, junto con negocio y equipos de IA, criterios para evaluar el impacto de los datos y del contexto de negocio en el rendimiento y la calidad de las soluciones desarrolladas.

3. Evolución del modelo de datos y del entorno operativo

Identificar las capacidades, procesos y modelos de gobierno que deben evolucionar para facilitar el desarrollo y escalado de soluciones de IA en el negocio de Empresas.

Detectar limitaciones estructurales relacionadas con la disponibilidad, calidad, acceso, gobierno o consumo del dato, proponiendo iniciativas que aceleren su resolución.

Impulsar la evolución del modelo de datos y de los activos de conocimiento para responder a las nuevas necesidades de asistentes, agentes y otras soluciones basadas en IA.

Colaborar en la definición de estándares, metodologías y buenas prácticas que permitan desarrollar soluciones de IA de forma consistente, reutilizable y escalable.

Promover un equilibrio entre innovación, gobierno del dato, gestión del riesgo y cumplimiento normativo, facilitando la adopción responsable de la inteligencia artificial.

4. Adopción de IA y conexión con el ecosistema de innovación

Actuar como referente en el uso estratégico de los datos para habilitar soluciones de inteligencia artificial en el negocio de Empresas.

Impulsar la adopción responsable de la IA mediante la promoción de buenas prácticas, metodologías y estándares de uso del dato.

Identificar tendencias, capacidades emergentes y mejores prácticas en datos e inteligencia artificial, evaluando su aplicabilidad al negocio de Empresas.

Colaborar con negocio y Product Owners en la identificación y definición de nuevos casos de uso donde la IA pueda generar impacto diferencial.

Compartir conocimiento y fomentar una cultura de innovación, experimentación y aprendizaje continuo que acelere la adopción de capacidades de Data for AI dentro del equipo.

5. Colaboración transversal y gestión de stakeholders

Actuar como nexo entre negocio, datos, tecnología, riesgos y compliance, alineando objetivos y facilitando una visión compartida sobre las iniciativas de Data for AI.

Colaborar con Product Owners y equipos multidisciplinares para definir requisitos funcionales y asegurar que las soluciones disponen de los datos y capacidades necesarias para su desarrollo y escalado.

Favorecer una comprensión común del dato y del conocimiento de negocio entre perfiles funcionales y técnicos, facilitando su correcta traducción a soluciones tecnológicas.

Promover la reutilización de activos de datos y conocimiento entre iniciativas, generando sinergias y acelerando la entrega de valor.

Requisitos

Experiencia y conocimientos

Más de 5  años de experiencia en roles relacionados con datos, transformación, analítica avanzada o inteligencia artificial aplicada al negocio.

Experiencia sólida en gestión de datos: modelado, calidad, gobierno, disponibilidad, consumo y construcción de activos de datos reutilizables.

Experiencia participando en iniciativas de inteligencia artificial,