Especialista en Data e IA - IA aplicada el negocio

Se valora especialmente:

• Experiencia integrando datos de distintas fuentes: APIs, CRMs, ERPs, bases de datos, fuentes públicas, fuentes digitales o herramientas de terceros.
• Conocimiento práctico de Salesforce, especialmente en integración, extracción, modelado o explotación de datos.
• Experiencia con plataformas cloud como Azure, Google Cloud o AWS.
• Experiencia con Databricks, BigQuery, Snowflake, Supabase, dbt o arquitecturas modernas de datos.
• Experiencia construyendo dashboards, modelos de datos, pipelines, automatizaciones o sistemas de reporting recurrentes.
• Capacidad para definir indicadores de negocio y conectarlos con fuentes de datos disponibles.
• Experiencia en consultoría, analítica digital, automoción, retail, marketplaces, inteligencia de mercado o proyectos de transformación digital.
• Capacidad para pasar de una necesidad ambigua a una solución concreta.
• Criterio para priorizar: distinguir entre lo técnicamente posible, lo viable y lo que realmente aporta valor al cliente.
• Mentalidad de producto: pensar no solo en el análisis puntual, sino en cómo convertirlo en una herramienta útil, escalable y mantenible.

• Participar en proyectos variados de datos, tecnología e inteligencia artificial aplicada.
• Trabajar en soluciones con impacto directo en decisiones de negocio.
• Exposición a diferentes sectores, plataformas tecnológicas y retos de datos.
• Posibilidad de experimentar con nuevas herramientas, arquitecturas y modelos de IA.
• Autonomía, responsabilidad y aprendizaje continuo.
• Un entorno orientado a construir soluciones útiles, accionables y conectadas con necesidades reales de cliente.

Resumen

• Compañía Multinacional Española
• Expertise en proyectos basados en datos e inteligencia artificial

¿Dónde vas a trabajar?

Compañía Multinacional Española

Descripción

El/la Data & IA Solutions Consultant tendrá las siguientes responsabilidades:

• Trabajar en proyectos de análisis, integración y explotación de datos para clientes.
• Entender los objetivos de negocio detrás de cada proyecto y traducirlos en métricas, análisis, dashboards o soluciones tecnológicas.
• Capturar, limpiar, transformar, cruzar y validar datos procedentes de fuentes públicas, digitales, externas y de cliente.
• Integrar datos de distintas plataformas, sistemas internos, APIs, CRMs, ERPs, fuentes web o bases de datos.
• Desarrollar informes, dashboards y sistemas de seguimiento que ayuden a cliente a tomar decisiones.
• Apoyar en la definición de modelos de datos, arquitecturas ligeras, flujos de información y procesos de reporting.
• Trabajar con diferentes stacks tecnológicos según las necesidades del proyecto: Azure, Google Cloud, AWS, Databricks, Supabase, Salesforce, SQL, Python, notebooks, APIs u otras herramientas.
• Investigar nuevas plataformas, modelos de IA y enfoques tecnológicos para resolver problemas concretos.
• Utilizar IA generativa como herramienta de trabajo para analizar, programar, documentar, automatizar, prototipar y explorar soluciones.
• Revisar críticamente los outputs generados por IA, validando su calidad, fiabilidad y aplicabilidad.
• Preparar análisis e informes claros, bien estructurados y orientados a la toma de decisiones.
• Participar en reuniones con cliente en español e inglés, entendiendo necesidades, explicando resultados y gestionando expectativas.
• Documentar procesos, decisiones técnicas y soluciones desarrolladas para facilitar su mantenimiento y evolución.

¿A quién buscamos (H/M/D)?

Se valora especialmente:

• Experiencia integrando datos de distintas fuentes: APIs, CRMs, ERPs, bases de datos, fuentes públicas, fuentes digitales o herramientas de terceros.
• Conocimiento práctico de Salesforce, especialmente en integración, extracción, modelado o explotación de datos.
• Experiencia con plataformas cloud como Azure, Google Cloud o AWS.
• Experiencia con Databricks, BigQuery, Snowflake, Supabase, dbt o arquitecturas modernas de datos.
• Experiencia construyendo dashboards, modelos de datos, pipelines, automatizaciones o sistemas de reporting recurrentes.
• Capacidad para definir indicadores de negocio y conectarlos con fuentes de datos disponibles.
• Experiencia en consultoría, analítica digital, automoción, retail, marketplaces, inteligencia de mercado o proyectos de transformación digital.
• Capacidad para pasar de una necesidad ambigua a una solución concreta.
• Criterio para priorizar: distinguir entre lo técnicamente posible, lo viable y lo que realmente aporta valor al cliente.
• Mentalidad de producto: pensar no solo en el análisis puntual, sino en cómo convertirlo en una herramienta útil, escalable y mantenible.

¿Cuáles son tus beneficios?

• Participar en proyectos variados de datos, tecnología e inteligencia artificial aplicada.
• Trabajar en soluciones con impacto directo en decisiones de negocio.
• Exposición a diferentes sectores, plataformas tecnológicas y retos de datos.
• Posibilidad de experimentar con nuevas herramientas, arquitecturas y modelos de IA.
• Autonomía, responsabilidad y aprendizaje continuo.
• Un entorno orientado a construir soluciones útiles, accionables y conectadas con necesidades reales de cliente.

Proyectos basados en datos, tecnología e inteligencia artificial aplicada. Experiencia previa en proyectos de datos, analítica, reporting, business intelligence, consultoría tecnológica o soluciones digitales. Experiencia integrando datos de distintas fuentes: APIs, CRMs, ERPs, bases de datos, fuentes públicas, fuentes digitales o herramientas de terceros.

• Compañía Multinacional Española
• Expertise en proyectos basados en datos e inteligencia artificial

El/la Data & IA Solutions Consultant tendrá las siguientes responsabilidades:

• Trabajar en proyectos de análisis, integración y explotación de datos para clientes.
• Entender los objetivos de negocio detrás de cada proyecto y traducirlos en métricas, análisis, dashboards o soluciones tecnológicas.
• Capturar, limpiar, transformar, cruzar y validar datos procedentes de fuentes públicas, digitales, externas y de cliente.
• Integrar datos de distintas plataformas, sistemas internos, APIs, CRMs, ERPs, fuentes web o bases de datos.
• Desarrollar informes, dashboards y sistemas de seguimiento que ayuden a cliente a tomar decisiones.
• Apoyar en la definición de modelos de datos, arquitecturas ligeras, flujos de información y procesos de reporting.
• Trabajar con diferentes stacks tecnológicos según las necesidades del proyecto: Azure, Google Cloud, AWS, Databricks, Supabase, Salesforce, SQL, Python, notebooks, APIs u otras herramientas.
• Investigar nuevas plataformas, modelos de IA y enfoques tecnológicos para resolver problemas concretos.
• Utilizar IA generativa como herramienta de trabajo para analizar, programar, documentar, automatizar, prototipar y explorar soluciones.
• Revisar críticamente los outputs generados por IA, validando su calidad, fiabilidad y aplicabilidad.
• Preparar análisis e informes claros, bien estructurados y orientados a la toma de decisiones.
• Participar en reuniones con cliente en español e inglés, entendiendo necesidades, explicando resultados y gestionando expectativas.
• Documentar procesos, decisiones técnicas y soluciones desarrolladas para facilitar su mantenimiento y evolución.

• Participar en proyectos variados de datos, tecnología e inteligencia artificial aplicada.
• Trabajar en soluciones con impacto directo en decisiones de negocio.
• Exposición a diferentes sectores, plataformas tecnológicas y retos de datos.
• Posibilidad de experimentar con nuevas herramientas, arquitecturas y modelos de IA.
• Autonomía, responsabilidad y aprendizaje continuo.
• Un entorno orientado a construir soluciones útiles, accionables y conectadas con necesidades reales de cliente.

Compañía Multinacional Española

Se valora especialmente:

• Experiencia integrando datos de distintas fuentes: APIs, CRMs, ERPs, bases de datos, fuentes públicas, fuentes digitales o herramientas de terceros.
• Conocimiento práctico de Salesforce, especialmente en integración, extracción, modelado o explotación de datos.
• Experiencia con plataformas cloud como Azure, Google Cloud o AWS.
• Experiencia con Databricks, BigQuery, Snowflake, Supabase, dbt o arquitecturas modernas de datos.
• Experiencia construyendo dashboards, modelos de datos, pipelines, automatizaciones o sistemas de reporting recurrentes.
• Capacidad para definir indicadores de negocio y conectarlos con fuentes de datos disponibles.
• Experiencia en consultoría, analítica digital, automoción, retail, marketplaces, inteligencia de mercado o proyectos de transformación digital.
• Capacidad para pasar de una necesidad ambigua a una solución concreta.
• Criterio para priorizar: distinguir entre lo técnicamente posible, lo viable y lo que realmente aporta valor al cliente.
• Mentalidad de producto: pensar no solo en el análisis puntual, sino en cómo convertirlo en una herramienta útil, escalable y mantenible.