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BBVA est un groupe mondial de services bancaires et financiers qui œuvre pour moderniser la manière dont les particuliers et les entreprises gèrent leur argent. Ses activités couvrent la banque d’entreprise et d’investissement, les technologies financières et la banque numérique, au service de 71,5 millions de clients grâce à des solutions financières fondées sur la technologie. Avec plus de 121 000 employés, BBVA réunit des expertises dans les domaines bancaire, du conseil et du marketing au sein d’un environnement collaboratif axé sur l’innovation, la transformation numérique et l’excellence professionnelle.
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Offres de l’entreprise

Data Scientist Senior, Mexico (Hybride)

Chez BBVA, concevez des solutions de machine learning gouvernées pour un environnement bancaire mondial. Établissez des architectures techniques, des normes d’évaluation, des pratiques réutilisables et des orientations expertes pour les équipes de data science.

MXMexiqueHybrideTemps pleinSeniorLangue Requise : espagnolData scientist
AWSCloudPySparkPythonSparkSQL

Description

  • Définir des modèles techniques, des normes, des architectures et des cadres d’évaluation pour les solutions de Data Science
  • Piloter ou évaluer des décisions techniques à fort impact dans les domaines du machine learning, des technologies de graphes, du deep learning, du TAL, de l’IA générative et des spécialités connexes
  • Concevoir des évaluations couvrant les performances des modèles, la qualité, l’explicabilité, les biais, la sécurité, les limites et la surveillance
  • Examiner des cas techniquement complexes ou présentant des risques importants, en documentant les constats, les options, les décisions et les actions correctives
  • Développer des composants, bibliothèques, guides, évaluations et modèles réutilisables, et favoriser leur adoption
  • Accompagner les Associés et les Experts tout en animant des sessions techniques avancées
  • Collaborer avec les Managers, les responsables de la gouvernance, les équipes produit et les parties prenantes métier afin d’aligner valeur, qualité, risque et conformité réglementaire
  • Fournir une orientation experte sur les décisions techniques lorsqu’aucun modèle établi n’existe
  • Transformer les connaissances spécialisées en normes adoptables tout en préservant la rigueur expérimentale, la traçabilité, la gouvernance et l’alignement métier

Exigences

  • Maîtrise avancée de Python
  • Expérience approfondie du machine learning et de l’évaluation des modèles
  • Expertise démontrable dans au moins un domaine tel que les technologies de graphes, le deep learning, le TAL, l’IA générative ou les systèmes de recommandation
  • Expérience du traitement et de l’analyse des données avec Spark, PySpark, SQL et des outils d’écosystèmes de données à grande échelle
  • Expérience en conception expérimentale, comparaison avec des références, validation de modèles et documentation des limites
  • Connaissance des pratiques de gouvernance des modèles, notamment le versionnage, la traçabilité, la documentation, les contrôles des risques et la surveillance
  • Capacité à concevoir des architectures, des modèles techniques ou des actifs réutilisables et à favoriser leur adoption
  • Expérience des environnements cloud, de préférence AWS
  • Expérience de MLOps, de CI/CD, du déploiement de modèles et de la surveillance des modèles
  • Connaissance des LLM, du RAG, de l’évaluation des systèmes génératifs, des garde-fous et des techniques d’IA responsable
  • Participation à des communautés techniques, publications, contributions à des bibliothèques ou formations spécialisées
  • Diplôme de licence en mathématiques, ingénierie, actuariat, informatique, science des données ou domaine connexe
  • De 8 à 12 ans d’expérience en Data Science
  • Expérience avérée de l’application ou de l’expérimentation de normes, d’évaluations, de modèles ou d’actifs techniques dans au moins deux contextes
  • Expérience confirmée de l’accompagnement technique

Avantages

  • Aménagements raisonnables tout au long du processus de sélection
  • Un environnement de travail collaboratif et inclusif
  • Engagement en faveur de la diversité, de l’inclusion et de l’égalité des chances

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