BBVA — это глобальная банковская и финансовая группа, которая помогает модернизировать способы управления деньгами для частных лиц и компаний. Ее деятельность охватывает корпоративно-инвестиционный банкинг, финтех и цифровой банкинг; благодаря финансовым решениям на основе технологий группа обслуживает 71,5 миллиона клиентов. В BBVA работает более 121 000 сотрудников, объединяющих опыт в банковской сфере, консалтинге и маркетинге в атмосфере сотрудничества, ориентированной на инновации, цифровую трансформацию и профессиональное совершенство.
Старший специалист по анализу данных, Мехико (гибридный формат)
В BBVA создавайте управляемые решения на основе машинного обучения для международной банковской среды. Формируйте технические архитектуры, стандарты оценки, повторно используемые практики и предоставляйте экспертные рекомендации командам по анализу данных.
Описание
- Определять технические шаблоны, стандарты, архитектуры и подходы к оценке решений в области анализа данных
- Руководить принятием или оценивать значимые технические решения в области машинного обучения, графовых технологий, глубокого обучения, обработки естественного языка, генеративного ИИ и смежных направлений
- Разрабатывать оценки, охватывающие производительность моделей, качество, объяснимость, предвзятость, безопасность, ограничения и мониторинг
- Анализировать технически сложные или существенно рискованные случаи, документируя результаты, альтернативы, решения и корректирующие действия
- Разрабатывать повторно используемые компоненты, библиотеки, руководства, оценки и шаблоны, а также поддерживать их внедрение
- Наставлять специалистов уровня Associate и Expert, проводя углублённые технические сессии
- Взаимодействовать с руководителями, лидерами в области управления, продуктовыми командами и представителями бизнеса для согласования ценности, качества, рисков и соблюдения нормативных требований
- Предоставлять экспертные рекомендации по техническим решениям в случаях, когда установленных шаблонов не существует
- Преобразовывать специализированные знания в применимые стандарты, сохраняя экспериментальную строгость, прослеживаемость, управление и соответствие бизнес-целям
Требования
- Продвинутое владение Python
- Глубокий опыт работы с машинным обучением и оценкой моделей
- Подтверждённая экспертиза как минимум в одной области: графовые технологии, глубокое обучение, обработка естественного языка, генеративный ИИ или рекомендательные системы
- Опыт обработки и анализа данных с использованием Spark, PySpark, SQL и инструментов экосистемы больших данных
- Опыт экспериментального проектирования, сравнения с базовыми решениями, валидации моделей и документирования ограничений
- Знание практик управления моделями, включая версионирование, прослеживаемость, документирование, контроль рисков и мониторинг
- Умение проектировать архитектуры, технические шаблоны или повторно используемые активы и поддерживать их внедрение
- Опыт работы в облачных средах, предпочтительно AWS
- Опыт работы с MLOps, CI/CD, развёртыванием и мониторингом моделей
- Знание больших языковых моделей, RAG, оценки генеративных систем, защитных механизмов и методов ответственного ИИ
- Участие в технических сообществах, публикации, вклад в библиотеки или специализированное обучение
- Степень бакалавра в области математики, инженерии, актуарных наук, информатики, анализа данных или смежной области
- От 8 до 12 лет опыта в области анализа данных
- Подтверждённый опыт применения или пилотирования стандартов, оценок, шаблонов или технических активов как минимум в двух контекстах
- Продолжительный опыт технического наставничества
Преимущества
- Разумные условия и адаптации на всех этапах отбора
- Совместная и инклюзивная рабочая среда
- Приверженность разнообразию, инклюзии и равным возможностям