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BBVA es un grupo global de banca y servicios financieros que trabaja para modernizar la forma en que las personas y las empresas gestionan su dinero. Sus actividades abarcan la banca corporativa y de inversión, la tecnología financiera y la banca digital, y presta servicio a 71,5 millones de clientes mediante soluciones financieras basadas en la tecnología. Con más de 121.000 empleados, BBVA reúne experiencia en banca, consultoría y marketing en un entorno colaborativo centrado en la innovación, la transformación digital y la excelencia profesional.
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Empleos de la empresa

Científico de Datos Sénior, Ciudad de México (Híbrido)

En BBVA, desarrolla soluciones de aprendizaje automático con gobernanza para un entorno bancario global. Establece arquitecturas técnicas, estándares de evaluación, prácticas reutilizables y orientación experta para equipos de ciencia de datos.

MXMéxicoHíbridoTiempo completoSeniorIdioma Obligatorio: españolCientífico de datos
AWSNubePySparkPythonSparkSQL

Descripción

  • Define patrones técnicos, estándares, arquitecturas y marcos de evaluación para soluciones de Ciencia de Datos
  • Lidera o evalúa decisiones técnicas de alto impacto en aprendizaje automático, tecnologías de grafos, aprendizaje profundo, PLN, IA generativa y especialidades relacionadas
  • Diseña evaluaciones que abarquen el rendimiento, la calidad, la explicabilidad, el sesgo, la seguridad, las limitaciones y la supervisión de modelos
  • Revisa casos técnicamente complejos o con riesgos relevantes, documentando hallazgos, alternativas, decisiones y acciones de remediación
  • Desarrolla componentes, bibliotecas, guías, evaluaciones y patrones reutilizables, y apoya su adopción
  • Orienta a Asociados y Expertos mientras dirige sesiones técnicas avanzadas
  • Colabora con Gerentes, responsables de gobernanza, equipos de producto y partes interesadas del negocio para alinear valor, calidad, riesgo y cumplimiento normativo
  • Proporciona orientación experta sobre decisiones técnicas cuando no existen patrones establecidos
  • Convierte conocimientos especializados en estándares adoptables, manteniendo el rigor experimental, la trazabilidad, la gobernanza y la alineación con el negocio

Requisitos

  • Dominio avanzado de Python
  • Amplia experiencia en aprendizaje automático y evaluación de modelos
  • Experiencia demostrable en al menos un área, como tecnologías de grafos, aprendizaje profundo, PLN, IA generativa o sistemas de recomendación
  • Experiencia procesando y analizando datos con Spark, PySpark, SQL y herramientas de ecosistemas de datos a gran escala
  • Experiencia en diseño experimental, comparación con líneas base, validación de modelos y documentación de limitaciones
  • Conocimientos de prácticas de gobernanza de modelos, incluidos el control de versiones, la trazabilidad, la documentación, los controles de riesgo y la supervisión
  • Capacidad para diseñar arquitecturas, patrones técnicos o activos reutilizables y apoyar su adopción
  • Experiencia trabajando en entornos de nube, preferiblemente AWS
  • Experiencia con MLOps, CI/CD, despliegue de modelos y supervisión de modelos
  • Conocimientos de LLM, RAG, evaluación de sistemas generativos, barreras de protección y técnicas de IA responsable
  • Participación en comunidades técnicas, publicaciones, contribuciones a bibliotecas o formación especializada
  • Licenciatura o grado en Matemáticas, Ingeniería, Ciencias Actuariales, Informática, Ciencia de Datos o un campo relacionado
  • De 8 a 12 años de experiencia en Ciencia de Datos
  • Experiencia demostrable aplicando o poniendo a prueba estándares, evaluaciones, patrones o activos técnicos en al menos dos contextos
  • Experiencia consolidada proporcionando mentoría técnica

Beneficios

  • Adaptaciones razonables durante todo el proceso de selección
  • Un entorno de trabajo colaborativo e inclusivo
  • Compromiso con la diversidad, la inclusión y la igualdad de oportunidades

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