Data & AI Strategy & Operations Analyst Senior Non-Life Business Development

The Business Data & AI Product Owner is functionally responsible for leading data & artificial intelligence products, use cases, and solutions from the business side, ensuring they generate tangible business impact. Their mission is to connect strategy, technology, and business needs, prioritizing initiatives, defining requirements, ensuring adoption, and maximizing the ROI of products based on data and AI models.

Acts as the product owner and business representative, ensuring that technical teams (Data Engineering, Data Science, MLOps, Architecture, Generative AI) work focused on delivering measurable and sustainable value.

Define the vision, roadmap, and objectives of the Data/AI product aligned with the business strategy.

Prioritize initiatives and functionalities using criteria of value, feasibility, urgency, and risk.

Manage the product backlog, ensuring clarity and operational focus.

Identify improvement opportunities based on data and advanced analytics.

Coordinate the definition and measurement of ROI, KPIs, and impact metrics.

Ensure effective product adoption by user departments.

Translate business needs into functional requirements, acceptance criteria, and detailed use cases.

Work with Data Engineering, Data Science, Generative AI, and Architecture teams to ensure technical feasibility.

Actively participate in Agile ceremonies: refinements, sprint planning, demos, and retrospectives.

Ensure compliance with data governance policies, privacy, security, and the EU AI Act.

Validate data quality and model results, defining thresholds, controls, and human oversight (HITL).

Document processes, use cases, and key decisions.

Coordinate with business, compliance, technology, vendors, and global teams.

Manage expectations, dependencies, and executive communication.

Ensure business needs are effectively represented throughout the development cycle.

Identify opportunities to apply new capabilities: generative AI, agentic workflows, automation, and optimization.

Unblock operational barriers and propose improvements to the working model.

Bachelor's degree in Business Administration, Engineering, Mathematics, Economics, Computer Science, or a related field.

A master's degree in Data & Analytics, AI, Big Data, Digital Transformation, or an MBA will be valued.

Solid knowledge of advanced analytics, ML/AI, predictive models, generative AI, and their lifecycle.

Conceptual understanding of data architectures, data platforms, CDPs, lakehouse, and MLOps.

Strong command of business metrics, ROI frameworks, and data-driven optimization.

Knowledge of Agile methodologies, product management, and backlog management tools.

Familiarity with regulatory frameworks applied to AI (GDPR, EU AI Act).

Ability to interpret analytical models without needing to develop them.

Have led or directed strategic, operational, or methodological initiatives that have improved: area efficiency,

data quality, traceability, executive reporting, coordination model, for a minimum of 3 years.

Minimum of 3 years of experience in requirements gathering, use case definition, functional analysis, and validation of deliverables.

Work in multidisciplinary squads under agile methodologies for a minimum of 3 years.

El Business Data & IA Product Owner es el responsable de liderar funcionalmente los productos, casos de uso y soluciones de Data & Inteligencia Artificial desde el área de negocio, asegurando que generan impacto tangible en el negocio. Su misión es conectar estrategia, tecnología y necesidades del negocio, priorizando iniciativas, definiendo requisitos, garantizando adopción y maximizando el ROI de los productos basados en datos y modelos de IA.

Actúa como dueño del producto (product owner) y representante del negocio, asegurando que los equipos técnicos (Data Engineering, Data Science, MLOps, Arquitectura, IA Generativa) trabajan focalizados en entregar valor medible y sostenible."

Definir la visión, roadmap y objetivos del producto Data/IA alineados con la estrategia de negocio.

Priorizar iniciativas y funcionalidades utilizando criterios de valor, viabilidad, urgencia y riesgo.

Gestionar el product backlog, asegurando claridad y foco operativo.

Identificar oportunidades de mejora basadas en datos y análisis avanzados.

Coordinar la definición y medición del ROI, KPIs y métricas de impacto.

Asegurar la adopción efectiva del producto por parte de las áreas usuarias.

Traducir necesidades del negocio en requisitos funcionales, criterios de aceptación y casos de uso detallados.

Trabajar con equipos de Data Engineering, Data Science, IA Generativa y Arquitectura para asegurar viabilidad técnica

Participar activamente en ceremonias Agile: refinements, sprint planning, demos y retros.

Asegurar el cumplimiento de políticas de data governance, privacidad, seguridad y EU AI Act.

Validar la calidad de datos y resultados de modelos, definiendo umbrales, controles y supervisión humana (HITL).

Documentar procesos, casos de uso y decisiones clave

Coordinar con negocio, compliance, tecnología, proveedores y equipos globales.

Gestionar expectativas, dependencias y comunicación ejecutiva

Asegurar que las necesidades del negocio se representan de forma efectiva en el ciclo de desarrollo.

Identificar oportunidades para aplicar nuevas capacidades: IA generativa, agentic workflows, automatización, optimización.

Desbloquear barreras operativas y proponer mejoras al modelo de trabajo.

Grado en Administración de Empresas, Ingeniería, Matemáticas, Economía, Informática o similar.

Se valorará máster en Data & Analytics, IA, Big Data, Transformación Digital o MBA

Conocimiento sólido de analítica avanzada, ML/IA, modelos predictivos, IA generativa y su ciclo de vida.

Entendimiento conceptual de arquitecturas de datos, data platforms, CDPs, lakehouse, MLOps

Alto dominio de métricas de negocio, frameworks de ROI y optimización por datos.

Conocimiento de metodologías Agile, product management y herramientas de backlog

Familiaridad con frameworks regulatorios aplicados a IA (GDPR, EU AI Act).

Capacidad para interpretar modelos analíticos sin necesidad de desarrollarlos.

Haber liderado o dirigido iniciativas estratégicas, operativas o metodológicas que hayan mejorado; eficiencia del área,

calidad del dato, trazabilidad, reporting ejecutivo, modelo de coordinación, durante un mínimo de 3 años

Experiencia mínima de 3 años en toma de requisitos, definición de casos de uso, análisis funcional y validación de entregables.

Trabajo en squads multidisciplinares bajo metodologías ágiles, durante un mínimo de 3 años