Senior Presales Engineer

Blend; Bogotá; On-site; COP 120,000,000 - 180,000,000; Full time

Job summary

Blend busca un Presales Engineer técnico para Bogotá, con experiencia en ciclos de venta complejos y soluciones empresariales, que esté explorando IA, data engineering e IA generativa. Será el puente entre negocio y tecnología, liderando conversaciones técnicas, diseñando arquitecturas y cerrando oportunidades de alto impacto.

Trabajarás junto a equipos comerciales y de delivery, construyendo propuestas viables, con énfasis en la viabilidad técnica y la confianza del cliente, interaccionando con

Qualifications

• 6+ años de experiencia en preventa técnica o arquitectura de soluciones.
• Experiencia real diseñando arquitecturas de soluciones tecnológicas (cloud, infraestructura, integración).
• Mínimo 1–2 años apoyando preventa en IA, ingeniería de datos, data analytics o ciencia de datos.
• Capacidad de escribir, explicar y defender código (Python, SQL).
• Comprensión práctica de data lakes/warehouses, ML, IA generativa, y riesgos.
• Conocimiento de seguridad, escalabilidad y cumplimiento normativo en infraestructuras.

Responsibilities

• Liderar sesiones de discovery técnico con clientes para identificar desafíos y oportunidades de IA/ingeniería de datos.
• Diseñar arquitecturas end-to-end, seleccionar herramientas y definir planes de implementación.
• Desarrollar propuestas técnicas y respuestas a RFPs con diagramas y planes de proyecto.
• Realizar presentaciones ejecutivas y walkthroughs de soluciones ante audiencias C-level.
• Liderar talleres de diseño de soluciones y pruebas de concepto (POCs).
• Colaborar con delivery para garantizar viabilidad técnica y estimaciones realistas.
• Construir y mantener relaciones post-venta para futuras oportunidades.

Skills

Presales técnico

Arquitecturas de soluciones

IA/IA generativa

Seguridad y cumplimiento

Cloud (AWS/GCP/Azure)

Inglés (B2+)

Tools

Python

SQL

Job description

Descripción del cargo

Buscamos un Presales Engineer técnico con experiencia probada en ciclos de venta complejos y soluciones empresariales, que esté transitando o profundizando en el mundo de la IA, data engineering e IA generativa. Este rol es el puente entre las necesidades de negocio del cliente y las capacidades técnicas de Blend, con responsabilidad de liderar conversaciones técnicas, diseñar soluciones viables y cerrar oportunidades de alto impacto.

A diferencia de otros modelos de preventa, en Blend el Presales Engineer tiene contacto directo y sostenido con el cliente - desde la primera reunión de discovery hasta el cierre - incluyendo interlocución frecuente con perfiles técnicos y C-level. Por eso este rol combina, en igual medida, profundidad técnica real (capacidad de diseñar arquitecturas, entender trade-offs, escribir código) y persuasión estratégica (saber vender la solución, no solo explicarla; manejar objeciones; sostener confianza bajo presión).

Trabajarás junto a líderes comerciales y equipos de delivery para construir propuestas que generen confianza, demuestren viabilidad técnica y cierren oportunidades, siendo la voz que da credibilidad a cada idea.

• Liderar sesiones de discovery técnico con clientes para identificar desafíos de negocio, madurez de datos/infraestructura y oportunidades donde IA e ingeniería de datos agregan valor real.
• Diseñar arquitecturas end-to-end para soluciones tecnológicas: selección de herramientas y servicios, estrategias de integración, seguridad, roadmaps de implementación y trade-offs técnico-comerciales.
• Desarrollar propuestas técnicas y respuestas a RFPs con diagramas de arquitectura, stack tecnológico, plan de proyecto, estimaciones de esfuerzo y modelos de precios ajustados a la realidad del cliente.
• Realizar presentaciones ejecutivas y walkthroughs de solución ante audiencias C-level, líderes técnicos y comités de compra, sosteniendo el mensaje con seguridad incluso ante preguntas difíciles, presupuesto limitado o contrapresión técnica.
• Liderar talleres de diseño de soluciones y pruebas de concepto (POCs) para validar enfoques técnicos con equipos del cliente.
• Evaluar y proponer soluciones con IA/IA generativa en contextos donde realmente agreguen valor (no por hype): automatización de procesos, análisis de datos a escala, mejora de experiencia de usuario, nuevos modelos de negocio.
• Colaborar estrechamente con delivery desde la etapa de propuesta para garantizar viabilidad técnica, afinar estimaciones y planificar realidad de ejecución.
• Construir y mantener relaciones post-venta con clientes para asegurar una transición fluida a delivery y posicionar futuras oportunidades de expansión.
• Participar activamente en discovery comercial con el equipo de Ventas, alineando desde el inicio expectativas técnicas, alcance y presupuesto para evitar desfases entre lo vendido y lo entregable.

Requerimientos

Experiencia y habilidades (Requeridas/Indispensables)

• 6+ años de experiencia en preventa técnica o arquitectura de soluciones, en roles como Solutions Architect, Presales Engineer, Technical Account Manager o equivalente, con track record comprobado en ciclos de venta complejos (no menores a $100K USD).
• Experiencia real diseñando arquitecturas de soluciones tecnológicas: cloud, infraestructura, aplicaciones empresariales, integración de sistemas. Esto incluye decisiones sobre servicios, escalabilidad, seguridad y resiliencia.
• Mínimo 1-2 años de experiencia apoyando procesos de preventa en soluciones de IA, ingeniería de datos, data analytics o ciencia de datos — puede ser como Presales Engineer, Technical Lead, Architect o rol similar en empresas de servicios tecnológicos, partners o vendors de IA/data.
• Capacidad de escribir, explicar y defender código: Python, SQL o lenguajes similares. Pensamiento lógico y analítico sólido.
• Entendimiento práctico (no teórico) de conceptos clave
  • Arquitecturas de data: data lakes, data warehouses, pipelines, orquestación de procesos
  • Fundamentos de machine learning: cuando usar ML vs. reglas, métricas de calidad, validación de modelos
  • IA generativa: casos de uso empresariales reales (no solo chatbots), integraciones LLM, prompting, limitaciones y riesgos
• Conocimiento sólido de principios de seguridad, escalabilidad y cumplimiento normativo en infraestructura tecnológica.
• Experiencia con al menos una plataforma cloud (AWS, GCP, Azure) con profundidad suficiente para diseñar soluciones viables - no necesita ser experto de todas, pero sí tener criterio técnico.
• Nivel de inglés intermedio-avanzado (B2+) suficiente para sostener conversaciones técnicas y comerciales con interlocutores internacionales.
• Experiencia probada en presentaciones técnicas y comerciales ante comités de cliente, paneles técnicos y perfiles C-level.

Experiencia y habilidades (Deseables)

• Experiencia previa como Technical Lead o Architect en proyectos de IA/ML/Data durante la fase de implementación (ejecución real, no solo venta).
• Conocimiento de IA generativa (LLMs, multimodal models, RAG, fine-tuning) — puede ser académico o práctico, pero preferible lo segundo.
• Exposición a diferentes stacks y tecnologías: Snowflake, dbt, Apache Spark, Kafka, Airflow, SageMaker, Hugging Face, Bedrock, Vertex AI, etc. (amplitud sobre profundidad en un solo stack).
• Experiencia gestionando relaciones técnicas con vendors o plataformas (AWS, GCP, partners, etc.).
• Certificaciones técnicas en cloud, data o IA (AWS Solutions Architect, GCP Professional Architect, Databricks Certified, etc.) — es un plus, no un requisito.
• Experiencia trabajando con clientes de alta regulación o compliance (financiero, salud, sector público).
• Habilidad de armar y facilitar talleres técnicos, diseñar POCs y validar supuestos con clientes.

Power Skils/Competencias

• Comunicación fluida y segura bajo presión: Capacidad de sostener una idea técnica con claridad frente a un cliente exigente, un CTO desconfiado o un comité de compra sin dubitación, incluso en escenarios de improviso o contrapresión.
• Persuasión estratégica y consultiva: No vender "features", sino vender solución. Entender qué importa a cada interlocutor (ROI para finanzas, timeline para operaciones, riesgo técnico para CTO) y adaptar el mensaje. Saber cuándo decir "esto no es para ustedes" es tan importante como vender.
• Manejo de objeciones y escenarios difíciles: Resolver con calma y creatividad situaciones reales de contrapresión: presupuesto insuficiente vs. lo vendido, cuestionamientos técnicos agresivos, timeline imposible, o cambios de scope a mitad del ciclo.
• Pensamiento crítico y mentalidad de arquitecto: Hacer las preguntas correctas antes de "solucionar". Desconfiar de la primera solución. Cuestionar supuestos del cliente. Proponer alternativas y sus trade-offs.
• Velocidad de aprendizaje en IA/Data: Disposición real de profundizar en IA generativa, data engineering, ciencia de datos. No es suficiente "tener noción", sino hambre de entender, experimentar y estar actualizado.
• Colaboración y humildad técnica: Apertura a reconocer cuando otro tiene mejor idea, sin tomarse los desacuerdos como ataques personales. Capacidad de trabajar con equipos multidisciplinarios (data scientists, MLOps, architects, developers).
• Mentalidad de gestión de proyectos: Capacidad de traducir necesidades cliente en planes realistas: cronogramas honestos, recursos necesarios, presupuesto alineado con scope.
• Orientación a impacto y valor: Foco en resolver el problema real del cliente, no en vender más features o servicios. Capacidad de decir "no" si algo no suma valor.

Sobre el salario:

Ahora mismo estamos finalizando un estudio de mercado desde People Ops para definir el rango exacto de este rol, así que aún no tenemos un número cerrado para compartir en esta etapa. Por eso, en el formulario de aplicación te preguntaremos tu expectativa salarial —así podemos tenerla en cuenta y conversarlo con total transparencia más adelante en el proceso.

En BLEND360 estamos comprometidos con construir un lugar de trabajo inclusivo y damos la bienvenida a candidatos y candidatas de perfiles, orígenes y experiencias diversas.