Vista previa de la oferta
Data Scientist Expert BEI (AI & Data Products)
senior · Data Science & Analytics
Fecha límite para apuntarse:
2026-09-18¿Quieres desarrollar tu carrera profesional?
BBVA es una empresa global con más de 160 años de historia que opera en más de 25 países en los que damos servicio a más de 80 millones de clientes. Somos más de 121.000 profesionales que trabajamos en equipos multidisciplinares y de perfiles tan diversos como financieros, expertos jurídicos, científicos de datos, desarrolladores, ingenieros o diseñadores.
¿Qué estamos buscando?
¿Te apasiona transformar datos, analítica avanzada e inteligencia artificial en soluciones de negocio con impacto real?
Buscamos un/a **Data Scientist Expert** con sólida formación cuantitativa y experiencia demostrada en llevar soluciones analíticas desde su concepción hasta su **despliegue en producción y la generación de valor tangible para el negocio**. El perfil ideal combina una sólida base en **estadística** con conocimientos amplios de **Machine Learning, Grafos y Deep Learning**, además de un alto nivel de madurez en soft skills: liderazgo de proyectos, visión estratégica, planificación y comunicación ejecutiva efectiva.
Buscamos a una persona capaz de desenvolverse con autonomía en entornos complejos, interactuar con **directores y stakeholders clave**, y convertirse en un referente para abordar problemas de negocio de alta complejidad, traduciendo datos y modelos analíticos en **decisiones, estrategias y soluciones accionables.**
La posición tiene sede en Torre BBVA (Paseo de la Reforma 510, CDMX), bajo un esquema híbrido de trabajo: 3 días en oficina y 2 días de Home Office.
Principales Responsabilidades
Desarrollo e industrialización de soluciones analíticas: Diseñar, desarrollar e implementar soluciones de analítica avanzada e Inteligencia Artificial de punta a punta, desde el análisis exploratorio y procesamiento de datos hasta el entrenamiento, selección y puesta en producción de modelos, asegurando su calidad, monitoreo, escalabilidad y cumplimiento de requerimientos de negocio y regulatorios.
Analítica avanzada e integración de datos: Desarrollar algoritmos y metodologías estadísticas y de Machine Learning para explorar, analizar y procesar información proveniente de múltiples fuentes, formatos y dominios, convirtiendo datos complejos en soluciones analíticas accionables.
Generación de valor y monetización: Traducir iniciativas analíticas complejas en resultados de negocio medibles, identificando oportunidades para generar y monetizar valor a partir del uso estratégico de los datos de la BEI y promoviendo la adopción efectiva de las soluciones desarrolladas.
Creación de activos analíticos y medición: Diseñar métricas, índices, KPI y otros activos analíticos escalables que permitan describir, medir y optimizar la atención a clientes comerciales y financieros, así como dar seguimiento al desempeño y mejora continua de los procesos y soluciones implementadas.
Interacción estratégica y comunicación ejecutiva: Colaborar estrechamente con líderes, directores y stakeholders clave para traducir necesidades y problemas de negocio complejos en soluciones analíticas, comunicando hallazgos, insights y recomendaciones de manera clara, estructurada y persuasiva.
Gestión y liderazgo transversal: Planificar, coordinar y dar seguimiento a iniciativas analíticas de alta complejidad, gestionando dependencias y desatorando desviaciones con áreas de negocio, tecnología y otros equipos multidisciplinarios para asegurar su implementación y generación de valor.
Retos del Puesto: El principal reto de esta posición es transformar problemas de negocio de alta complejidad en soluciones de analítica avanzada e Inteligencia Artificial que lleguen efectivamente a producción y generen valor tangible, combinando profundidad técnica, visión de negocio y capacidad de ejecución.
En particular, la posición deberá:
Cerrar la brecha entre analítica avanzada y ejecución de negocio, asegurando que los modelos y soluciones desarrollados —incluyendo técnicas de Machine Learning, Grafos y Deep Learning— trasciendan la fase experimental, se industrialicen y generen impacto financiero, operativo o comercial medible.
Garantizar la sostenibilidad de las soluciones analíticas, definiendo esquemas robustos de monitoreo, métricas de desempeño y criterios de calidad que permitan asegurar su continuidad, evolución y generación de valor en el tiempo.
Convertir complejidad técnica en decisiones de negocio, comunicando conceptos, resultados e insights analíticos de manera simple, estructurada y orientada a la acción, facilitando la toma de decisiones por parte de directores y stakeholders clave.
Equilibrar innovación, viabilidad y generación de valor, identificando cuándo y cómo aplicar técnicas analíticas avanzadas para resolver problemas reales de negocio, evitando la complejidad técnica que no se traduzca en beneficios concretos para clientes internos y externos.
Conocimientos Obligatorios:
Experiencia comprobada en despliegue y puesta en producción de modelos analíticos / *Machine Learning* (AWS Cloud).
Estadística avanzada, modelado probabilístico y ML supervisado/no supervisado (predictivos, clasificación, regresión, *forecasting*, segmentación).
Dominio indispensable de Python para ciencia de datos (*pandas, scikit-learn, numpy, xgboost, lightgbm*, etc.).
Manejo de herramientas de procesamiento y análisis: Spark, Pyspark, R, Scala, SQL y herramientas de BI.
Monitoreo, mantenimiento y métricas de calidad de activos analíticos productivos.
Analítica avanzada basada en grafos (Graph Analytics) y bases de datos de grafos (Neo4j, Amazon Neptune o equivalentes).
Soluciones basadas en (LLMs), RAG , embeddings y búsqueda semántica.
Frameworks e IA Generativa (*Amazon Bedrock, Azure OpenAI, Vertex AI*), orquestación de agentes/flujos multiagente y *Knowledge Graphs*.
Monitoreo, gobierno y construcción de asistentes/copilotos para procesos comerciales basados en GenAI.
Negocio y Habilidades Blandas (Soft Skills):
Storytelling con datos y comunicación ejecutiva a nivel directivo.
Evaluación del impacto financiero, monetización y definición de KPIs de valor.
Entendimiento de procesos comerciales y/o financieros en banca.
Capacidad de planificación, estructuración de proyectos y gestión/resolución de conflictos con stakeholders.
Escolaridad:
Licenciatura o Ingeniería concluida en Actuaría, Matemáticas, Ciencia de Datos, Ciencias de la Computación, Estadística o afín. Deseable contar con Maestría.
Experiencia Requerida:
+5 años de experiencia acumulada en ciencia de datos, analítica avanzada o inteligencia artificial.
Experiencia indispensable liderando proyectos analíticos complejos que hayan sido **desplegados con éxito en entornos de producción.
Historial comprobado en monetización o generación de impacto medible para el negocio a través de datos.
Experiencia en interacción directa y continua con *stakeholders* estratégicos y áreas de negocio.
Idiomas:
Inglés avanzado
Francés (deseable).
Competencias Clave
El cliente es lo primero (Skill Cultural)
Visión Estratégica (Skill de Liderazgo)
Comunicación Efectiva y Toma de Decisiones (Skills Transversales)
Foco en la Ejecución y Madurez Operativa
¿Cómo postularte?
Si te encuentras interesado/a en este reto profesional, postúlate dando clic en “Solicitar” y no olvides adjuntar tu CV actualizado.
En caso de requerir algún ajuste razonable* en tu proceso de selección, comunícalo al reclutador/a en el primer contacto.
En BBVA creemos que contar con un equipo diverso, nos hace ser un mejor banco. Por este motivo apoyamos activamente la diversidad, la inclusión y la igualdad de oportunidades, sin importar cual sea su origen étnico o nacional, sexo, edad, religión, discapacidad, orientación sexual, identidad o expresión de género, la condición social, la condición de salud, las opiniones, el estado civil o cualquier otra que atente contra la dignidad humana y tenga por objeto anular o menoscabar los derechos y libertades de las personas. Estamos seguros que cultivando un ambiente de trabajo colaborativo e inclusivo podremos mostrar lo mejor de nosotros mismos.