BBVA는 사람과 기업이 자금을 관리하는 방식을 현대화하기 위해 노력하는 글로벌 은행 및 금융 서비스 그룹입니다. 기업·투자은행, 핀테크, 디지털 뱅킹 등 다양한 사업을 전개하며, 기술 기반 금융 솔루션을 통해 7,150만 명의 고객에게 서비스를 제공합니다. 12만 1,000명 이상의 직원이 은행, 컨설팅, 마케팅 분야의 전문성을 결집하고 있으며, 혁신과 디지털 전환, 전문적 우수성을 중심으로 협업하는 환경을 조성하고 있습니다.
수석 데이터 과학자, 멕시코시티(하이브리드 근무)
BBVA에서 글로벌 은행 환경을 위한 거버넌스 기반 머신러닝 솔루션을 구축합니다. 데이터 과학 팀을 위한 기술 아키텍처, 평가 기준, 재사용 가능한 실무 방식과 전문가 지침을 수립합니다.
설명
- 데이터 과학 솔루션의 기술 패턴, 표준, 아키텍처 및 평가 프레임워크를 정의합니다
- 머신러닝, 그래프 기술, 딥러닝, 자연어 처리, 생성형 AI 및 관련 전문 분야의 영향력이 큰 기술적 의사결정을 주도하거나 평가합니다
- 모델 성능, 품질, 설명 가능성, 편향, 보안, 한계 및 모니터링을 포함하는 평가를 설계합니다
- 기술적으로 복잡하거나 중대한 위험이 있는 사례를 검토하고 결과, 대안, 결정 사항 및 개선 조치를 문서화합니다
- 재사용 가능한 구성 요소, 라이브러리, 가이드, 평가 및 패턴을 개발하고 도입을 지원합니다
- 어소시에이트와 전문가를 멘토링하는 동시에 고급 기술 세션을 이끕니다
- 관리자, 거버넌스 리더, 제품 팀 및 비즈니스 이해관계자와 협력하여 가치, 품질, 위험 및 규제 준수를 조율합니다
- 확립된 패턴이 존재하지 않는 기술적 의사결정에 전문가 방향을 제시합니다
- 실험의 엄격성, 추적 가능성, 거버넌스 및 비즈니스 정렬을 유지하면서 전문 지식을 도입 가능한 표준으로 전환합니다
지원 자격
- Python 고급 숙련도
- 머신러닝 및 모델 평가에 대한 깊은 경험
- 그래프 기술, 딥러닝, 자연어 처리, 생성형 AI 또는 추천 시스템과 같은 분야 중 하나 이상에서 입증 가능한 전문성
- Spark, PySpark, SQL 및 대규모 데이터 생태계 도구를 사용한 데이터 처리 및 분석 경험
- 실험 설계, 기준선 비교, 모델 검증 및 한계 문서화 경험
- 버전 관리, 추적 가능성, 문서화, 위험 통제 및 모니터링을 포함한 모델 거버넌스 실무 지식
- 아키텍처, 기술 패턴 또는 재사용 가능한 자산을 설계하고 도입을 지원하는 능력
- 클라우드 환경에서 근무한 경험. AWS 경험 우대
- MLOps, CI/CD, 모델 배포 및 모델 모니터링 경험
- LLM, RAG, 생성형 시스템 평가, 가드레일 및 책임 있는 AI 기술에 대한 지식
- 기술 커뮤니티, 출판물, 라이브러리 기여 또는 전문 교육 참여 경험
- 수학, 공학, 계리학, 컴퓨터 과학, 데이터 과학 또는 관련 분야의 학사 학위
- 데이터 과학 분야에서 8~12년의 경력
- 최소 두 가지 맥락에서 표준, 평가, 패턴 또는 기술 자산을 적용하거나 시범 운영한 증거
- 지속적으로 기술 멘토링을 제공한 경험
복리후생
- 선발 과정 전반에 걸쳐 합리적인 편의를 제공합니다
- 협력적이고 포용적인 근무 환경
- 다양성, 포용성 및 기회 균등에 대한 약속