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BBVA ist eine weltweit tätige Bank- und Finanzdienstleistungsgruppe, die daran arbeitet, die Verwaltung von Geld für Privatpersonen und Unternehmen zu modernisieren. Die Aktivitäten der Gruppe umfassen das Firmenkunden- und Investmentbanking, Fintech sowie digitales Banking. Über technologiegestützte Finanzlösungen betreut BBVA 71,5 Millionen Kundinnen und Kunden. Mit mehr als 121.000 Mitarbeitenden vereint BBVA Fachwissen aus den Bereichen Banking, Beratung und Marketing in einem kollaborativen Umfeld, das auf Innovation, digitale Transformation und berufliche Exzellenz ausgerichtet ist.
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Stellen im Unternehmen

Senior Data Scientist, Mexiko-Stadt (Hybrid)

Bei BBVA gestalten Sie regulierte Machine-Learning-Lösungen für ein globales Bankenumfeld. Sie entwickeln technische Architekturen, Bewertungsstandards, wiederverwendbare Verfahren und geben Data-Science-Teams fachkundige Orientierung.

MXMexikoHybridVollzeitSeniorErforderliche Sprache: SpanischDatenwissenschaftler
AWSCloudPySparkPythonSparkSQL

Beschreibung

  • Technische Muster, Standards, Architekturen und Bewertungsrahmen für Data-Science-Lösungen definieren
  • Technische Entscheidungen mit hoher Wirkung in den Bereichen Machine Learning, Graphtechnologien, Deep Learning, NLP, GenAI und verwandten Fachgebieten leiten oder bewerten
  • Bewertungen zu Modellleistung, Qualität, Erklärbarkeit, Verzerrungen, Sicherheit, Einschränkungen und Monitoring konzipieren
  • Technisch komplexe oder wesentlich risikobehaftete Fälle prüfen und Erkenntnisse, Alternativen, Entscheidungen sowie Maßnahmen zur Behebung dokumentieren
  • Wiederverwendbare Komponenten, Bibliotheken, Leitfäden, Bewertungen und Muster entwickeln und ihre Einführung unterstützen
  • Associates und Experts betreuen und fortgeschrittene technische Sitzungen leiten
  • Mit Managern, Governance-Verantwortlichen, Produktteams und Geschäftsbeteiligten zusammenarbeiten, um Nutzen, Qualität, Risiko und regulatorische Compliance aufeinander abzustimmen
  • Fachkundige Orientierung bei technischen Entscheidungen geben, wenn keine etablierten Muster vorhanden sind
  • Spezialwissen in anwendbare Standards überführen und dabei experimentelle Strenge, Nachvollziehbarkeit, Governance und geschäftliche Ausrichtung wahren

Anforderungen

  • Fortgeschrittene Kenntnisse in Python
  • Umfangreiche Erfahrung mit Machine Learning und Modellevaluierung
  • Nachweisbare Expertise in mindestens einem Bereich wie Graphtechnologien, Deep Learning, NLP, GenAI oder Empfehlungssysteme
  • Erfahrung mit der Verarbeitung und Analyse von Daten mit Spark, PySpark, SQL und Tools für große Datenökosysteme
  • Erfahrung mit experimentellem Design, Baseline-Vergleichen, Modellvalidierung und der Dokumentation von Einschränkungen
  • Kenntnisse in der Modell-Governance, einschließlich Versionierung, Nachvollziehbarkeit, Dokumentation, Risikokontrollen und Monitoring
  • Fähigkeit, Architekturen, technische Muster oder wiederverwendbare Assets zu konzipieren und ihre Einführung zu unterstützen
  • Erfahrung in Cloud-Umgebungen, vorzugsweise AWS
  • Erfahrung mit MLOps, CI/CD, Model Deployment und Modellmonitoring
  • Kenntnisse zu LLMs, RAG, der Evaluierung generativer Systeme, Guardrails und verantwortungsvollen KI-Verfahren
  • Beteiligung an technischen Fachgemeinschaften, Veröffentlichungen, Beiträgen zu Bibliotheken oder spezialisierten Schulungen
  • Bachelorabschluss in Mathematik, Ingenieurwissenschaften, Versicherungsmathematik, Informatik, Data Science oder einem verwandten Fachgebiet
  • 8 bis 12 Jahre Erfahrung im Bereich Data Science
  • Nachweis über die Anwendung oder Erprobung von Standards, Bewertungen, Mustern oder technischen Assets in mindestens zwei Kontexten
  • Langjährige Erfahrung in der technischen Betreuung und Mentoring

Zusatzleistungen

  • Angemessene Vorkehrungen während des gesamten Auswahlverfahrens
  • Ein kollaboratives und inklusives Arbeitsumfeld
  • Engagement für Vielfalt, Inklusion und Chancengleichheit

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