AI Lead

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AI Lead – Global AI Function Barcelona | Hybrid Sobre la empresa Nuestro cliente es un grupo multinacional industrial con presencia global. Con el respaldo directo de la alta dirección, la compañía está construyendo una función global de AI orientada...

AI Lead – Global AI Function

Barcelona | Hybrid


Sobre la empresa

Nuestro cliente es un grupo multinacional industrial con presencia global.

Con el respaldo directo de la alta dirección, la compañía está construyendo una función global de AI orientada a trasladar la tecnología a problemas reales de negocio y generar impacto medible en productividad, calidad y toma de decisiones.


Misión del rol

La misión será convertir casos de uso de AI en soluciones reales, desplegadas, escalables y adoptadas por el negocio. Buscamos una persona con background sólido en AI, capaz de entender con suficiente profundidad ML, GenAI, Agentic AI, datos y arquitectura para tomar decisiones y liderar equipos técnicos, pero con una clara orientación hacia delivery, negocio y liderazgo.


Será responsable de acompañar el ciclo completo de las iniciativas: desde la identificación y priorización de oportunidades hasta el diseño de la solución, coordinación del delivery, despliegue, adopción y medición de resultados.


Responsabilidades y funciones

  • Liderar proyectos de AI end-to-end, desde la identificación del problema y discovery hasta deployment, adopción y medición de impacto.
  • Construir, priorizar y gestionar el portfolio/backlog de casos de uso AI, tomando decisiones en función de valor, viabilidad técnica, datos disponibles, escalabilidad y capacidad de adopción.
  • Trabajar directamente con los equipos de Finance (será la función o dominio que trabajará inicialmente) para comprender necesidades y convertirlas en casos de uso y soluciones AI concretas.
  • Evaluar alternativas de solución y aportar criterio tecnológico sobre ML, GenAI, Agentic AI, datos, arquitectura, plataformas e integración.
  • Liderar y coordinar un equipo reducido de perfiles AI/Data, manteniendo suficiente cercanía técnica para cuestionar decisiones, anticipar riesgos y desbloquear el delivery.
  • Trabajar de forma transversal con AI Engineering, Data, Platform, IT y otros equipos especialistas para llevar las soluciones a producción.
  • Anticipar dependencias relacionadas con datos, arquitectura, integración, seguridad, governance y Responsible AI.
  • Impulsar la adopción de las soluciones desarrolladas y asegurar que los proyectos no terminen con el despliegue técnico, sino con su utilización efectiva por parte del negocio.
  • Definir y seguir métricas de éxito: adopción, productividad, calidad, tiempo ahorrado, impacto de negocio y ROI.
  • Actuar como puente entre negocio y tecnología, traduciendo necesidades funcionales a decisiones técnicas y haciendo comprensibles las implicaciones de AI para stakeholders no técnicos.
  • Contribuir a consolidar una forma de trabajo de AI replicable y escalable a otros dominios de la organización.


Requisitos

  • 6-8+ años de experiencia profesional, con una trayectoria sólida en AI, Data Science, Machine Learning, GenAI o ámbitos relacionados y una evolución progresiva hacia posiciones de liderazgo de proyectos, productos o equipos.
  • Experiencia real participando en el ciclo de vida completo de soluciones AI, con exposición directa a industrialización, producción, integración y adopción; no únicamente estrategia o Proofs of Concept.
  • Conocimiento sólido de ML y AI/GenAI y capacidad para comprender cómo se diseñan, construyen, integran y despliegan este tipo de soluciones.
  • Capacidad para liderar y generar credibilidad ante Data Scientists, AI Engineers, Data Engineers y equipos de Platform/Architecture, sin que la posición tenga como responsabilidad principal la programación o ejecución técnica individual.
  • Experiencia trabajando directamente con negocio: discovery, identificación de necesidades, priorización, definición de casos de uso y seguimiento de impacto.
  • Experiencia liderando equipos reducidos y/o iniciativas cross-functional en entornos complejos.
  • Capacidad de ownership y ejecución: tomar decisiones, anticipar dependencias, desbloquear equipos y mantener el foco hasta conseguir resultados.
  • Se valorará especialmente haber trabajado en casos de uso AI aplicados a Finance y/o tener conocimiento suficiente de procesos como FP&A, forecasting, reporting, Controlling, Accounting o Finance Operations.
  • Inglés y español profesionales.



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