Data & IA Business Partner — Presencial - Madrid — Consultoría Tech - Data Science,

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Grupo Ditech está buscando un Data & IA Business Partner con nivel avanzado de inglés para unirse a su equipo en Madrid. Este rol es presencial y requiere traslado a España. El puesto implica actuar como enlace entre los equipos técnicos de datos e inteligencia artificial y las áreas de negocio, traduciendo necesidades empresariales en soluciones tecnológicas efectivas. Se busca un perfil senior con experiencia en consultoría o entornos corporativos, capaz de liderar proyectos de transformación digital basados en datos.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es una oportunidad para trabajar en una consultoría tech en Madrid, un hub tecnológico en crecimiento en Europa. Podrás influir en la estrategia de datos de empresas líderes, desarrollando soluciones de IA que impacten directamente en los resultados de negocio. Aprenderás a navegar en entornos corporativos complejos, mejorando tus habilidades de comunicación y liderazgo mientras trabajas con tecnologías de vanguardia.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Habilidades técnicas: Conocimiento en Data Science, IA, Business Intelligence, análisis de datos, y herramientas como Python, SQL, o plataformas de BI (Tableau, Power BI).
• Soft skills: Comunicación avanzada en inglés, capacidad de presentación, pensamiento estratégico, y gestión de stakeholders.
• Experiencia: Al menos 5 años en roles similares, preferiblemente en consultoría o sectores corporativos.

Tips prácticos para este puesto

• Prepara casos de estudio donde hayas traducido necesidades de negocio en soluciones técnicas exitosas.
• Practica tu inglés técnico y de negocios, ya que será clave en entrevistas y en el día a día.
• Investiga sobre las tendencias actuales en IA y datos en el mercado español para mostrar conocimiento local.

Recursos recomendados

• Tools: Tableau, Power BI, Python (pandas, scikit-learn), SQL.
• Documentación: Libros como "Data Science for Business" de Foster Provost y Tom Fawcett.
• Influencers: Sigue a expertos en LinkedIn como Cassie Kozyrkov (Chief Decision Scientist en Google) o Kirk Borne (Data Scientist).
• Cursos: "Business Analytics" en Coursera o "Data Science and Machine Learning" en edX.

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe un proyecto donde hayas utilizado datos para resolver un problema de negocio." *Tip: Usa el método STAR (Situación, Tarea, Acción, Resultado) para estructurar tu respuesta, destacando el impacto cuantificable.*
• Pregunta 2: "¿Cómo manejas la comunicación entre equipos técnicos y no técnicos?" *Tip: Menciona ejemplos de cómo simplificas conceptos técnicos y aseguras la alineación de objetivos.*
• Pregunta 3: "¿Qué experiencia tienes con herramientas de IA y cómo las aplicas en contextos empresariales?" *Tip: Enfócate en casos reales, mencionando tecnologías específicas y los resultados obtenidos.*

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Junior | $1,500 - $2,500 | | Mid | $2,500 - $4,000 | | Senior | $4,000 - $6,000 |

*Nota: Varía según país, empresa, modalidad (remoto internacional paga más) y tecnologías específicas. Empresas de USA/EU pagando en LATAM suelen ofrecer 30-50% más. Para Madrid, los salarios pueden ser más altos debido al costo de vida y mercado local.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Si la empresa no proporciona detalles claros sobre los proyectos o el equipo. *Qué preguntar en la entrevista: "¿Puede describir un proyecto reciente del equipo y los desafíos que enfrentaron?"*
• Bandera roja 2: Falta de apoyo para la relocalización o integración en Madrid. *Qué investigar antes de aceptar: Revisa reseñas de empleados en plataformas como Glassdoor sobre la experiencia de traslado y soporte cultural.*
• Bandera roja 3: Expectativas poco realistas sobre el impacto inmediato de las soluciones de IA. *Señal de advertencia común en este tipo de rol: Si mencionan resultados rápidos sin considerar la complejidad de implementación, pregunta sobre los plazos y recursos asignados.*