- Location
- TORRE BBVA BANCOMER, Mexico
- Workplace
- Hybrid
- Type
- Full-time
- Department
- Education
- Seniority
- Senior
- Closing date
- Today
- Source
- Workday
Description
Fecha límite para apuntarse:
2026-10-08¿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?
En BBVA buscamos un/a especialista senior en Data Science con experiencia profunda en uno o más dominios como Machine Learning, Grafos, Deep Learning, NLP o GenAI. Como Data Scientist Senior Expert, serás referente técnico para decisiones de alta complejidad, diseño de arquitectura, evaluación rigurosa y estándares reutilizables que puedan adoptarse en distintos equipos y productos.
Tu misión será transformar retos técnicos y de negocio complejos en soluciones robustas, trazables y gobernadas; elevar la calidad de las prácticas de Data Science y desarrollar la capacidad técnica de la comunidad. Esta posición no requiere gestionar permanentemente cada Quest: interviene especialmente ante decisiones novedosas, excepciones a estándares, riesgos materiales o casos que demandan juicio técnico experto.
Principales responsabilidades
- Definir patrones, estándares técnicos, arquitecturas y marcos de evaluación para soluciones de Data Science aplicables en más de un equipo o proyecto.
- Liderar o revisar decisiones técnicas de alto impacto en problemas de Machine Learning, Grafos, Deep Learning, NLP, GenAI u otras especialidades del dominio.
- Diseñar evaluaciones robustas de desempeño, calidad, explicabilidad, sesgos, seguridad, limitaciones y monitoreo de modelos.
- Participar en revisiones técnicas de casos de alta complejidad o riesgo material, documentando dictámenes, alternativas, decisiones y acciones de remediación.
- Crear activos reutilizables —componentes, librerías, guías, evaluaciones o patrones— y acompañar su adopción por equipos de Data Science.
- Mentorear a Associates y Experts, y facilitar sesiones técnicas avanzadas con materiales reutilizables para la comunidad.
- Colaborar con Managers, responsables de gobierno, producto y negocio para asegurar que las soluciones cumplan los requerimientos de valor, calidad, riesgo y regulación aplicables.
Retos del puesto
El principal reto de esta posición es resolver y orientar decisiones técnicas donde no existe un patrón establecido o donde el riesgo, la novedad o la complejidad requieren juicio experto. Deberá convertir conocimiento especializado en estándares adoptables, sin perder rigor experimental, trazabilidad, gobierno ni conexión con las necesidades de negocio.
Requisitos
Conocimientos obligatorios
- Dominio avanzado de Python.
- Experiencia profunda en Machine Learning y evaluación de modelos; conocimiento especializado demostrable en al menos un dominio, como Grafos, Deep Learning, NLP, GenAI o sistemas de recomendación.
- Manejo de procesamiento y análisis de datos con Spark, PySpark, SQL y herramientas del ecosistema de datos a escala.
- Experiencia en diseño experimental, comparación contra baselines, validación de modelos y documentación de limitaciones.
- Conocimiento de prácticas de gobierno de modelos: versionado, trazabilidad, documentación, controles de riesgo y monitoreo.
- Capacidad para diseñar arquitecturas, patrones técnicos o activos reutilizables y acompañar su adopción.
Conocimientos deseables
- Experiencia en entornos cloud, preferentemente AWS.
- Experiencia con MLOps, CI/CD, despliegue y monitoreo de modelos.
- Conocimiento de LLMs, RAG, evaluación de sistemas generativos, guardrails y técnicas de IA responsable.
- Participación en comunidades técnicas, publicaciones, contribuciones a librerías o formación especializada.
Escolaridad
Licenciatura en Matemáticas, Ingeniería, Actuaría, Informática, Ciencia de Datos o carreras afines.
Deseable contar con Maestría o especialización técnica relevante.
Experiencia Indispensable
De 8 a 12 años de experiencia en Data Science, con trayectoria demostrable resolviendo problemas técnicos complejos y tomando decisiones de arquitectura o evaluación para distintos proyectos o equipos.
Se requiere evidencia de estándares, evaluaciones, patrones o activos técnicos aplicados o pilotados en al menos dos contextos, así como experiencia sostenida en mentoring técnico.
Competencias clave
- Juicio técnico y pensamiento crítico.
- Decisiones basadas en evidencia.
- Rigor, calidad y gestión responsable del riesgo.
- Comunicación de temas técnicos complejos.
- Aprendizaje continuo y desarrollo de talento.
- Colaboración transversal e influencia técnica.
¡SI CUMPLES CON LOS REQUISITOS DE LA POSICIÓN, 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.