BBVA to globalna grupa bankowa i finansowa, która modernizuje sposób, w jaki osoby prywatne i firmy zarządzają pieniędzmi. Jej działalność obejmuje bankowość korporacyjną i inwestycyjną, fintech oraz bankowość cyfrową, a dzięki rozwiązaniom finansowym opartym na technologii grupa obsługuje 71,5 miliona klientów. BBVA zatrudnia ponad 121 000 osób, łącząc wiedzę z zakresu bankowości, doradztwa i marketingu w środowisku współpracy skoncentrowanym na innowacjach, transformacji cyfrowej i doskonałości zawodowej.
Starszy specjalista ds. analizy danych, Meksyk (praca hybrydowa)
W BBVA twórz zarządzane rozwiązania uczenia maszynowego dla globalnego środowiska bankowego. Opracowuj architektury techniczne, standardy oceny, wielokrotnego użytku praktyki oraz zapewniaj zespołom analityki danych eksperckie wskazówki.
Opis
- Definiowanie wzorców technicznych, standardów, architektur i ram oceny dla rozwiązań z zakresu analityki danych
- Prowadzenie lub ocena istotnych decyzji technicznych dotyczących uczenia maszynowego, technologii grafowych, głębokiego uczenia, przetwarzania języka naturalnego, generatywnej AI i pokrewnych specjalizacji
- Projektowanie ocen obejmujących wydajność modeli, jakość, wyjaśnialność, stronniczość, bezpieczeństwo, ograniczenia i monitorowanie
- Analizowanie złożonych technicznie lub istotnie ryzykownych przypadków oraz dokumentowanie ustaleń, alternatyw, decyzji i działań naprawczych
- Tworzenie komponentów, bibliotek, przewodników, ocen i wzorców wielokrotnego użytku oraz wspieranie ich wdrażania
- Mentorowanie pracowników na poziomie Associate i Expert oraz prowadzenie zaawansowanych sesji technicznych
- Współpraca z menedżerami, liderami ds. ładu, zespołami produktowymi i interesariuszami biznesowymi w celu uzgodnienia wartości, jakości, ryzyka i zgodności z przepisami
- Zapewnianie eksperckiego kierunku w decyzjach technicznych, gdy nie istnieją ustalone wzorce
- Przekształcanie specjalistycznej wiedzy w standardy możliwe do wdrożenia przy zachowaniu rygoru eksperymentalnego, identyfikowalności, ładu i zgodności z celami biznesowymi
Wymagania
- Zaawansowana znajomość języka Python
- Duże doświadczenie w uczeniu maszynowym i ocenie modeli
- Udokumentowana ekspertyza w co najmniej jednym obszarze, takim jak technologie grafowe, głębokie uczenie, przetwarzanie języka naturalnego, generatywna AI lub systemy rekomendacyjne
- Doświadczenie w przetwarzaniu i analizie danych z użyciem Spark, PySpark, SQL oraz narzędzi ekosystemu danych na dużą skalę
- Doświadczenie w projektowaniu eksperymentów, porównywaniu z wartościami bazowymi, walidacji modeli i dokumentowaniu ograniczeń
- Znajomość praktyk zarządzania modelami, w tym wersjonowania, identyfikowalności, dokumentacji, kontroli ryzyka i monitorowania
- Umiejętność projektowania architektur, wzorców technicznych lub zasobów wielokrotnego użytku oraz wspierania ich wdrażania
- Doświadczenie w pracy w środowiskach chmurowych, preferowane AWS
- Doświadczenie w MLOps, CI/CD, wdrażaniu modeli i ich monitorowaniu
- Znajomość dużych modeli językowych, RAG, oceny systemów generatywnych, mechanizmów ochronnych i technik odpowiedzialnej AI
- Udział w społecznościach technicznych, publikacje, wkład w biblioteki lub specjalistyczne szkolenia
- Stopień licencjata w dziedzinie matematyki, inżynierii, nauk aktuarialnych, informatyki, analityki danych lub pokrewnej
- Od 8 do 12 lat doświadczenia w analityce danych
- Doświadczenie w stosowaniu lub pilotażowym wdrażaniu standardów, ocen, wzorców lub zasobów technicznych w co najmniej dwóch kontekstach
- Wieloletnie doświadczenie w mentoringu technicznym
Benefity
- Racjonalne usprawnienia podczas całego procesu rekrutacji
- Współpracujące i inkluzywne środowisko pracy
- Zaangażowanie w różnorodność, inkluzję i równe szanse