BBVAは、人々や企業のお金の管理方法を近代化することに取り組む、グローバルな銀行・金融サービスグループです。法人・投資銀行、フィンテック、デジタルバンキングなどの事業を展開し、テクノロジーを活用した金融ソリューションを通じて7,150万人の顧客にサービスを提供しています。12万1,000人を超える従業員が、銀行、コンサルティング、マーケティングの専門知識を結集し、イノベーション、デジタルトランスフォーメーション、プロフェッショナルとしての卓越性を重視する協働環境を築いています。
シニアデータサイエンティスト、メキシコシティ（ハイブリッド勤務）
BBVAで、グローバルな銀行環境向けにガバナンスのある機械学習ソリューションを構築します。 データサイエンスチームの技術アーキテクチャ、評価基準、再利用可能な実践手法、専門的な指針を確立します。
仕事内容
- データサイエンスソリューションの技術パターン、標準、アーキテクチャ、評価フレームワークを定義する
- 機械学習、グラフ技術、ディープラーニング、自然言語処理、生成AIなどの専門領域における影響の大きい技術的意思決定を主導または評価する
- モデル性能、品質、説明可能性、バイアス、セキュリティ、制約、モニタリングを対象とする評価を設計する
- 技術的に複雑または重大なリスクを伴うケースをレビューし、調査結果、代替案、決定事項、是正措置を記録する
- 再利用可能なコンポーネント、ライブラリ、ガイド、評価、パターンを開発し、その導入を支援する
- アソシエイトやエキスパートを指導しながら、高度な技術セッションを主導する
- マネージャー、ガバナンス責任者、プロダクトチーム、ビジネス関係者と連携し、価値、品質、リスク、規制遵守を整合させる
- 確立されたパターンが存在しない技術的意思決定に専門的な方向性を示す
- 実験の厳密性、トレーサビリティ、ガバナンス、ビジネスとの整合性を維持しながら、専門知識を導入可能な標準へと転換する
応募要件
- Pythonに関する高度なスキル
- 機械学習とモデル評価に関する深い経験
- グラフ技術、ディープラーニング、自然言語処理、生成AI、レコメンデーションシステムなど、少なくとも1つの分野で実証可能な専門知識
- Spark、PySpark、SQL、大規模データエコシステムのツールを使用したデータ処理・分析の経験
- 実験計画、ベースライン比較、モデル検証、制約の文書化に関する経験
- バージョン管理、トレーサビリティ、文書化、リスク管理、モニタリングを含むモデルガバナンスの実務知識
- アーキテクチャ、技術パターン、再利用可能なアセットを設計し、その導入を支援する能力
- クラウド環境での業務経験。AWSの経験があれば望ましい
- MLOps、CI/CD、モデルデプロイ、モデルモニタリングの経験
- LLM、RAG、生成システムの評価、ガードレール、責任あるAI技術に関する知識
- 技術コミュニティ、出版物、ライブラリへの貢献、専門研修への参加経験
- 数学、工学、アクチュアリーサイエンス、コンピュータサイエンス、データサイエンス、または関連分野の学士号
- データサイエンス分野で8～12年の経験
- 少なくとも2つの文脈で、標準、評価、パターン、または技術アセットを適用または試行した実績
- 継続的に技術メンタリングを提供した経験
福利厚生
- 選考プロセス全体を通じた合理的配慮
- 協力的でインクルーシブな職場環境
- 多様性、インクルージョン、機会均等への取り組み