Commercial Data for AI - Data Expert

BBVA is leading a deep transformation toward an organization where data, artificial intelligence, and automation are key capabilities for redefining customer relationships, improving decision-making, and evolving operating models.

In this context, the Data for AI function in the Corporate & Investment Banking (CIB) area has the mission of transforming business data and knowledge into reliable, contextualized, and reusable assets that enable the development, scaling, and operation of artificial intelligence solutions with real impact.

The Data Expert will be responsible for building the bridge between the CIB business, data, and technology. Their role will not be limited to ensuring data availability and quality; they will also need to provide the semantics, context, and knowledge required for AI models, assistants, and agents to correctly understand the CIB customer reality and generate relevant responses, recommendations, and actions.

This context includes, among other areas, the comprehensive view of the company and its economic groups, their financing, liquidity, collections, and payments needs, transactional and behavioral signals, risk, profitability, and relationship information, interactions between relationship managers and clients, as well as corporate documentation and other unstructured knowledge sources.

The role will contribute to converting this information into reusable data and knowledge assets for use cases such as visit preparation, generation of insights and commercial proposals, recommendation of next best actions, analysis of corporate documentation, process automation, and the development of specialized copilots and agents.

Additionally, the Data Expert will actively participate in the evolution and industrialization of these solutions, collaborating with business, data, technology, risk, and compliance teams to ensure that AI initiatives are accurate, scalable, responsible, and integrated into the actual processes of the CIB business.

The position will be developed in a highly innovative and transformative environment, participating in strategic initiatives where agile prototyping, experimentation, continuous learning, and the generation of sustainable impact will be fundamental elements.

1. Construction of data and knowledge assets for AI

• Identify, structure, and maintain the data and knowledge assets required to enable artificial intelligence solutions in the CIB business.

• Build and evolve the semantic layer of data, connecting sources, business definitions, and functional context.

• Identify data availability and define functional requirements for incorporating new sources, transformations, and enrichments that enable new AI use cases.

• Ensure data quality, consistency, traceability, and functional governance through standards, controls, SLAs, and reuse criteria.

• Structure CIB business knowledge—customers, economic groups, products, financing, liquidity, collections and payments, risks, profitability, commercial interactions, and corporate documentation—to turn it into context reusable by AI solutions.

• Translate business knowledge into semantic models, taxonomies, and other reusable assets for AI.

1. Driving transformational projects based on data and AI

• Participate in and lead strategic initiatives that integrate data, artificial intelligence, and automation to transform processes and generate value in the CIB business.

• Identify opportunities where better structuring of data and business knowledge enables the development of new AI use cases or the improvement of existing ones.

• Collaborate on the design, implementation, and evolution of AI solutions, ensuring that data, semantics, and business context translate into tangible results for customers and relationship managers.

• Define hypotheses, validate new capabilities through prototypes, and promote cycles of experimentation and continuous learning.

• Contribute to the definition and prioritization of the Data for AI initiative roadmap in coordination with Product Owners, business, technology, and data teams.

• Align business, technology, risk, compliance, and data governance to ensure the viability and scalability of solutions.

• Define, together with business and AI teams, criteria for evaluating the impact of data and business context on the performance and quality of developed solutions.

1. Evolution of the data model and operating environment

• Identify the capabilities, processes, and governance models that need to evolve to facilitate the development and scaling of AI solutions in the CIB business.

• Detect structural limitations related to data availability, quality, access, governance, or consumption, proposing initiatives that accelerate their resolution.

• Drive the evolution of the data model and knowledge assets to respond to the new needs of assistants, agents, and other AI-based solutions.

• Collaborate on the definition of standards, methodologies, and best practices that enable the consistent, reusable, and scalable development of AI solutions.

• Promote a balance between innovation, data governance, risk management, and regulatory compliance, facilitating the responsible adoption of artificial intelligence.

1. AI adoption and connection with the innovation ecosystem

• Act as a reference in the strategic use of data to enable artificial intelligence solutions in the CIB business.

• Drive the responsible adoption of AI by promoting best practices, methodologies, and standards for data usage.

• Identify trends, emerging capabilities, and best practices in data and artificial intelligence, evaluating their applicability to the CIB business.

• Collaborate with business and Product Owners in identifying and defining new use cases where AI can generate differential impact.

• Share knowledge and foster a culture of innovation, experimentation, and continuous learning that accelerates the adoption of Data for AI capabilities within the team.

1. Cross-functional collaboration and stakeholder management

• Act as a liaison between business, data, technology, risk, and compliance, aligning objectives and facilitating a shared vision on Data for AI initiatives.

• Collaborate with Product Owners and multidisciplinary teams to define functional requirements and ensure that solutions have the necessary data and capabilities for their development and scaling.

• Foster a common understanding of data and business knowledge between functional and technical profiles, facilitating their correct translation into technological solutions.

• Promote the reuse of data and knowledge assets across initiatives, generating synergies and accelerating value delivery.

• More than 5 years of experience in roles related to data, transformation, advanced analytics, or artificial intelligence applied to business.

• Solid experience in data management: modeling, quality, governance, availability, consumption, and construction of reusable data assets.

• Experience participating in artificial intelligence, advanced analytics, or digital transformation initiatives, collaborating with multidisciplinary teams.

• Knowledge of data architectures and patterns that enable AI solutions, including semantic layers, contextual data, and knowledge assets.

• Knowledge of the CIB business and BBVA's context will be highly valued.

• Experience working on cross-functional projects with multiple stakeholders.

• Knowledge of data analysis and processing tools (SQL, Python, BI, etc.) and understanding of the fundamentals of AI-based solutions.

• Advanced level of English (C1).

• Ability to understand, structure, and contextualize business data and knowledge to enable artificial intelligence solutions.

• Ability to translate business needs into data requirements and AI capabilities.

• Strategic vision to identify opportunities where data can generate competitive advantages through artificial intelligence.

• Ability to work in complex, dynamic, and transforming environments.

• Skill to influence and align stakeholders from business, technology, data, risk, and compliance areas.

• Experience working with agile methodologies and multidisciplinary teams.

• Be part of a strategic initiative to drive artificial intelligence in the CIB business.

• Participate in the design and construction of the data and knowledge assets that will enable new AI assistants, copilots, and agents.

• Work on high-impact global projects, collaborating with business, data, technology, risk, and transformation teams.

• Contribute directly to the evolution of customer relationships and the way relationship managers work.

• Develop your career in an innovative environment, with exposure to emerging technologies and opportunities for continuous learning in data and artificial intelligence.

Excited to grow your career?

BBVA is a global company with more than 160 years of history that operates in more than 25 countries where we serve more than 80 million customers. We are more than 121,000 professionals working in multidisciplinary teams with profiles as diverse as financiers, legal experts, data scientists, developers, engineers and designers.

Learn more about the area:

We are looking for a curious person with an analytical mindset and business vision, capable of connecting data, knowledge, and artificial intelligence to solve complex problems and generate real impact in the CIB business.

• Curiosity to understand how business processes work and how artificial intelligence can transform them.

• Passion for structuring complex information and turning it into useful and reusable knowledge.

• Mindset oriented toward continuous learning and experimentation.

• Ability to communicate complex data and AI concepts to both technical and business profiles.

• Proactivity to identify improvement opportunities and drive transformation initiatives.

• Ability to work collaboratively in multidisciplinary teams and influence without formal authority.

• Analytical rigor and orientation toward data and knowledge quality.

• Interest in innovation and in incorporating new AI capabilities into the business in a responsible manner.

• Ability to structure business knowledge and turn it into assets consumable by artificial intelligence solutions.

Client Orientation, Empathy, Ethics, Innovation, Proactive Thinking

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.

1. 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.

1. 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.

1. 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.

1. 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.

• Formar parte de una iniciativa estratégica para impulsar la inteligencia artificial en el negocio de Empresas.

• Participar en el diseño y construcción de los activos de datos y conocimiento que habilitarán nuevos asistentes, copilotos y agentes de IA.

• Trabajar en proyectos globales de alto impacto, colaborando con equipos de negocio, datos, tecnología, riesgos y transformación.

• Contribuir directamente a la evolución de la relación con los clientes y de la forma de trabajar de los gestores.

• Desarrollar tu carrera en un entorno innovador, con exposición a tecnologías emergentes y oportunidades de aprendizaje continuo en datos e inteligencia artificial.

Excited to grow your career?

BBVA is a global company with more than 160 years of history that operates in more than 25 countries where we serve more than 80 million customers. We are more than 121,000 professionals working in multidisciplinary teams with profiles as diverse as financiers, legal experts, data scientists, developers, engineers and designers.

Learn more about the area:

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.

• 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, analítica avanzada o transformación digital, colaborando con equipos multidisciplinares.

• Conocimiento de arquitecturas y patrones de datos que habiliten soluciones de IA, incluyendo capas semánticas, datos contextuales y activos de conocimiento.

• Conocimiento del negocio de Empresas y del contexto de BBVA será altamente valorado.

• Experiencia trabajando en proyectos transversales con múltiples stakeholders.

• Conocimiento de herramientas de análisis y tratamiento de datos (SQL, Python, BI, etc.) y comprensión de los fundamentos de las soluciones basadas en IA.

• Nivel alto de inglés (C1).

• Capacidad para comprender, estructurar y contextualizar datos y conocimiento de negocio para habilitar soluciones de inteligencia artificial.

• Capacidad para traducir necesidades de negocio en requisitos de datos y capacidades para IA.

• Visión estratégica para identificar oportunidades donde los datos puedan generar ventajas competitivas mediante inteligencia artificial.

• Capacidad para trabajar en entornos complejos, dinámicos y en transformación.

• Habilidad para influir y alinear stakeholders de negocio, tecnología, datos, riesgos y cumplimiento normativo.

• Experiencia trabajando con metodologías ágiles y equipos multidisciplinares.

Buscamos una persona curiosa, con mentalidad analítica y visión de negocio, capaz de conectar datos, conocimiento e inteligencia artificial para resolver problemas complejos y generar impacto real en el negocio de Empresas.

• Curiosidad por comprender cómo funcionan los procesos de negocio y cómo la inteligencia artificial puede transformarlos.

• Pasión por estructurar información compleja y convertirla en conocimiento útil y reutilizable.

• Mentalidad orientada al aprendizaje continuo y a la experimentación.

• Capacidad para comunicar conceptos complejos de datos e IA a perfiles técnicos y de negocio.

• Proactividad para identificar oportunidades de mejora e impulsar iniciativas de transformación.

• Capacidad para trabajar de forma colaborativa en equipos multidisciplinares e influir sin autoridad formal.

• Rigor analítico y orientación a la calidad del dato y del conocimiento.

• Interés por la innovación y por incorporar nuevas capacidades de IA al negocio de forma responsable.

• Capacidad para estructurar conocimiento de negocio y convertirlo en activos consumibles por soluciones de inteligencia artificial.

Client Orientation, Empathy, Ethics, Innovation, Proactive Thinking