Expert Data Scientist (Ciudad de México, Cuauhtémoc)

Beschreibung:

Fecha límite para apuntarse:
2026-05-03

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BBVA es una empresa global con más de 160 años de historia que opera en más de 25 países en los que damos servicio a más de 80 millones de clientes. Somos más de 121.000 profesionales que trabajamos en equipos multidisciplinares y de perfiles tan diversos como financieros, expertos jurídicos, científicos de datos, desarrolladores, ingenieros o diseñadores.

¿Qué estamos buscando?

¿Qué estamos buscando?

En BBVA estamos buscando a una persona con perfil de Expert Data Scientist que posea la capacidad de definir y liderar la estrategia de modelado avanzado. Buscamos a alguien con visión estratégica, capaz de integrar técnicas de Machine Learning supervisado, no supervisado y modelos de forecasting, alineándolas con las necesidades del negocio. El perfil ideal actúa como referente técnico en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial, impulsando las mejores prácticas en el desarrollo, validación y gobierno de modelos, asegurando siempre la robustez y el cumplimiento regulatorio de las soluciones analíticas.

Principales Responsabilidades

* Diseñar, desarrollar y liderar soluciones avanzadas de analítica y Machine Learning (supervisado, no supervisado y modelos de forecasting) sobre datos provenientes de múltiples fuentes y formatos.
* Definir y aplicar estándares avanzados de desarrollo de modelos en todo el ciclo: análisis exploratorio profundo, feature engineering, entrenamiento, validación, explicabilidad, despliegue y monitoreo.
* Implementar modelos analíticos de clasificación, regresión, scoring, clustering, detección de anomalías y series temporales (ARIMA, Prophet, Deep Learning).
* Integrar el uso de Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) para la exploración, feature engineering y simulación, así como el uso de LLMs para mejorar la interpretación y documentación.
* Automatizar procesos analíticos mediante la implementación de pipelines inteligentes y herramientas de AutoML.
* Identificar y escalar oportunidades de reutilización de modelos y soluciones dentro de la organización para acelerar el valor del dato.
* Evaluar, integrar y validar soluciones de terceros, garantizando su solidez metodológica y performance en producción.
* Liderar la mejora continua de modelos mediante la optimización de métricas clave, recalibración automatizada y monitoreo de drift de datos.
* Definir y evolucionar los KPIs de desempeño de los procesos analíticos alineados con el impacto de negocio.
* Comunicar resultados de manera clara y estratégica a stakeholders técnicos y de negocio para facilitar la toma de decisiones.

Retos del Puesto

Los principales retos se centran en el desarrollo de modelos avanzados que optimicen la precisión y eficiencia, así como en la identificación de patrones complejos mediante técnicas como detección de anomalías, grafos y deep learning. Además, implica incorporar modelos de forecasting para anticipar comportamientos y tendencias, integrar capacidades de inteligencia artificial avanzada como GenAI en el ciclo de Data Science y asegurar que los modelos sean explicables, robustos y adaptables a cambios en los datos, traduciendo todo ello en un impacto tangible para el negocio.

Requisitos

Conocimientos Obligatorios:

* Desarrollo de modelos de Machine Learning (supervisados, no supervisados y forecasting).
* Modelización estadística, álgebra, probabilidad y análisis profundo de datos.
* Dominio avanzado de Python y SQL.
* Procesamiento distribuido con Spark / PySpark para grandes volúmenes de datos.
* Uso de librerías de Machine Learning y Deep Learning.
* Buenas prácticas de Data Science y metodologías MLOps.

Conocimientos Deseables:
* Experiencia con Scala y entornos AWS.
* Generación de visualizaciones y dashboards con herramientas como MicroStrategy o Tableau.
* Conocimiento en Inteligencia Artificial avanzada (GenAI) y automatización del ciclo de vida del modelo.
* Maestría en áreas cuantitativas o de datos.

Escolaridad:
* Licenciatura (Indispensable).

Experiencia:
* A partir de 4 años de experiencia realizando funciones de desarrollo de modelos desde cero (limpieza, extracción y puesta en producción) en roles similares.

Competencias Clave

*

Decisiones basadas en datos

* Aprendizaje continuo
* Somos un solo equipo

¿Cómo postularte?

Si te encuentras interesado/a, postúlate dando clic en "Solicitar" y no olvides adjuntar tu CV actualizado.

En caso de requerir algún ajuste razonable* en tu proceso de selección, comunícalo al reclutador/a en el primer contacto.

En BBVA creemos que contar con un equipo diverso, nos hace ser un mejor banco. Por este motivo apoyamos activamente la diversidad, la inclusión y la igualdad de oportunidades, sin importar cual sea su origen étnico o nacional, sexo, edad, religión, discapacidad, orientación sexual, identidad o expresión de género, la condición social, la condición de salud, las opiniones, el estado civil o cualquier otra que atente contra la dignidad humana y tenga por objeto anular o menoscabar los derechos y libertades de las personas. Estamos seguros que cultivando un ambiente de trabajo colaborativo e inclusivo podremos mostrar lo mejor de nosotros mismos.

*Los ajustes razonables comprenden las modificaciones y/o adaptaciones que podrá hacer la empresa , durante tu proceso de selección, con la finalidad de que puedas llevar a cabo dicho proceso de forma adecuada.

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