Ang BBVA ay isang pandaigdigang grupo ng pagbabangko at serbisyong pinansyal na nagsisikap gawing mas makabago ang paraan ng pamamahala ng pera ng mga tao at negosyo. Saklaw ng mga aktibidad nito ang corporate at investment banking, fintech, at digital banking, at nagbibigay ito ng mga solusyong pinansyal na pinapagana ng teknolohiya sa 71.5 milyong customer. Sa mahigit 121,000 empleyado, pinagsasama ng BBVA ang kadalubhasaan sa pagbabangko, pagkonsulta, at marketing sa isang kolaboratibong kapaligirang nakatuon sa inobasyon, digital transformation, at kahusayan sa propesyon.
Senior na Tagapamahala ng Data Science sa BBVA - Hybrid sa Mexico City
Senior na Tagapamahala ng Data Science sa BBVA na namumuno sa mga programang analitikal na pinagtutulungan ng maraming team sa isang pandaigdigang grupo ng pagbabangko. Nag-uugnay ng delivery, pamamahala, mga panganib, dependency, at pagpapaunlad ng talento.
Paglalarawan
- Pangunahan ang mga programa o produkto ng Data Science na sumasaklaw sa dalawa o higit pang team, habang pinag-iisa ang mga layunin, roadmap, dependency, panganib, at resulta
- Magtakda at magmonitor ng mga prayoridad, kapasidad, staffing, at mekanismo ng pamamahala upang maiugnay ang pagpapatupad ng Quest
- Gumawa ng mga desisyon sa pag-priyoridad, muling pagtatalaga, at pagpapatuloy batay sa inaasahang halaga, magagamit na kapasidad, panganib, dependency, at performance ng KPI
- Panatilihin ang pare-parehong kontrol sa pamamahala ng mga asset at modelo ng programa, kabilang ang pagtukoy at pagwawasto ng mga puwang
- Pamahalaan ang mga ugnayan sa mga sponsor, Product Owner, team ng teknolohiya, may-ari ng panganib, at iba pang kasangkot na stakeholder
- Paunlarin ang mga Manager, Product Owner, at mga kahalili sa pamamagitan ng mga growth plan, mentoring, at dokumentadong feedback
- Ipaabot sa mga stakeholder ang progreso, panganib, desisyon, at mga resulta
- Balansehin ang bilis, kalidad, pamamahala, at pagpapaunlad ng talento sa pamamagitan ng malinaw at nakabatay sa ebidensiyang mga desisyon
Mga Kinakailangan
- Karanasan sa pamumuno ng mga programa, produkto, o inisyatibong analitikal na may kinalaman sa maraming team o dependency
- Malalim na pag-unawa sa lifecycle ng mga solusyon sa Data Science, mula sa pagtukoy at pagsusuri ng problema hanggang sa deployment, monitoring, at pamamahala
- Kakayahang pamahalaan ang mga roadmap, backlog, kapasidad, panganib, dependency, at mga resultang batay sa KPI
- Karanasan sa pamamahala ng data at modelo, mga kontrol sa panganib, at pagsubaybay sa mga plano sa pagwawasto
- Praktikal na kaalaman sa Python, SQL, at mga teknolohiya sa pagproseso ng data gaya ng Spark o PySpark
- Karanasan sa pagpapaunlad ng talento, pagbibigay ng feedback, at pagbuo ng kapasidad sa pamumuno
- Karanasan sa pagtatrabaho sa cloud environment, mas mainam kung AWS
- Kaalaman sa MLOps, mga platform ng analitika, arkitektura ng data, o paggamit ng mga solusyong AI/GenAI
- Mga sertipikasyon o karanasan sa product management, agile practices, program management, o technology risk
- Karanasan sa mga kapaligirang kinokontrol, pinansiyal, o may mahigpit na pamamahala
- Bachelor's degree sa Matematika, Inhinyeriya, Actuarial Science, Computer Science, Data Science, Business Administration, o kaugnay na larangan
- Walo hanggang labindalawang taong karanasan sa Data Science, analitika, produkto, o teknolohiya
- Napatunayang karanasan sa pamumuno ng isang multi-team na Quest o maraming konteksto ng delivery
- Karanasan sa pagsasama ng mga resulta, dependency, panganib, at kontrol sa pamamahala sa hindi bababa sa dalawang magkasunod na siklo ng pagpaplano
- Napatunayang karanasan sa pagpapaunlad ng mga Manager, Product Owner, o kahalili
- Napapanahong CV
Mga Benepisyo
- Makatuwirang accommodation sa proseso ng pagpili
- Nagtutulungan at inklusibong kapaligiran sa trabaho
- Pangako sa pagkakaiba-iba, inklusyon, at pantay na pagkakataon