Data Scientist Associate BEI (AI & Data Products)

Job description

Fecha límite para apuntarse:2026-09-30 ¿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? Buscamos un/a Data Scientist Associate con sólida formación cuantitativa y experiencia en el desarrollo de soluciones analíticas aplicadas a problemas reales de negocio. El perfil ideal combina una base sólida en estadística y Machine Learning con capacidad analítica, orientación a resultados y habilidades para comunicar de manera clara y efectiva. Buscamos una persona capaz de desenvolverse con autonomía progresiva en entornos complejos, colaborar eficazmente con stakeholders de negocio y asumir ownership sobre sus entregables y soluciones, transformando datos y modelos analíticos en insights y soluciones accionables que contribuyan a la toma de decisiones y a la generación de valor. 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 ResponsabilidadesDesarrollo de soluciones analíticas: Diseñar y desarrollar soluciones de analítica avanzada e Inteligencia Artificial, participando en las distintas etapas del ciclo de vida analítico: exploración y procesamiento de datos, experimentación, entrenamiento y evaluación de modelos, así como su implementación y seguimiento. Analítica avanzada e integración de datos: Aplicar metodologías estadísticas y técnicas de Machine Learning para explorar, analizar y procesar información proveniente de múltiples fuentes, formatos y dominios, transformando datos complejos en insights y soluciones analíticas accionables. Generación de valor: Contribuir a traducir iniciativas analíticas en resultados de negocio medibles, identificando oportunidades de generación de valor a partir del uso estratégico de los datos de la BEI y apoyando la adopción de las soluciones desarrolladas. Creación de activos analíticos y medición: Desarrollar métricas, índices, KPIs y otros activos analíticos que permitan describir, medir y optimizar la atención a clientes comerciales y financieros, así como evaluar el desempeño de procesos y soluciones implementadas. Colaboración con negocio: Trabajar estrechamente con stakeholders de negocio y equipos multidisciplinarios para comprender necesidades, traducir problemas de negocio en retos analíticos y comunicar hallazgos, insights y recomendaciones de manera clara, estructurada y orientada a la acción. Retos del PuestoEl principal reto de la posición será transformar problemas de negocio complejos en soluciones de analítica avanzada e Inteligencia Artificial que generen valor tangible, combinando capacidad técnica, entendimiento del negocio y orientación a resultados. En particular, la posición tendrá el reto de: Conectar analítica avanzada con problemas reales de negocio, desarrollando modelos y soluciones —incluyendo, cuando el problema lo requiera, técnicas de Machine Learning, grafos y Deep Learning— y contribuyendo a su evolución desde la experimentación hasta su implementación y adopción. Contribuir a la calidad y sostenibilidad de las soluciones analíticas, desarrollando métricas de desempeño, mecanismos de monitoreo y criterios de calidad que permitan evaluar su funcionamiento y evolución en el tiempo. Convertir complejidad técnica en información útil para la toma de decisiones, comunicando conceptos, resultados e insights analíticos de forma sencilla, estructurada y orientada a la acción. Desarrollar criterio para equilibrar innovación, viabilidad y generación de valor, identificando las técnicas analíticas más adecuadas para cada problema y priorizando soluciones que produzcan beneficios concretos para el negocio y sus clientes. Conocimientos ObligatoriosExperiencia práctica en el desarrollo de modelos analíticos y soluciones de Machine Learning. Conocimientos sólidos de estadística, modelado predictivo y Machine Learning supervisado y no supervisado, incluyendo técnicas de clasificación, regresión, forecasting y segmentación. Dominio de Python aplicado a ciencia de datos y de sus principales librerías (pandas, NumPy, scikit-learn, XGBoost, LightGBM o equivalentes). Dominio de SQL para extracción, transformación y análisis de datos. Experiencia trabajando con herramientas de procesamiento distribuido como Spark/PySpark. Conocimientos sobre evaluación, monitoreo y métricas de desempeño de modelos y activos analíticos. Negocio y Habilidades Blandas (Soft Skills)Capacidad para comprender problemas de negocio y traducirlos en problemas analíticos estructurados. Habilidad para comunicar resultados e insights mediante storytelling con datos, adaptando el nivel de detalle técnico a diferentes audiencias. Orientación a resultados y capacidad para definir y dar seguimiento a KPIs que permitan medir el impacto de las soluciones analíticas. Capacidad para colaborar eficazmente con equipos multidisciplinarios y stakeholders de negocio. Conocimientos DeseablesExperiencia con servicios de datos, analítica y Machine Learning en AWS Cloud. Conocimiento de herramientas adicionales para procesamiento y análisis de datos como R, Scala y herramientas de BI. Conocimiento de analítica basada en grafos (Graph Analytics) y bases de datos de grafos como Neo4j, Amazon Neptune o equivalentes. Familiaridad con soluciones basadas en modelos de lenguaje (LLMs), RAG, embeddings y búsqueda semántica. EscolaridadLicenciatura o Ingeniería concluida en Actuaría, Matemáticas, Ciencia de Datos, Ciencias de la Computación, Estadística, Ingeniería o áreas afines. Maestría, Especialidad o estudios de posgrado relacionados serán considerados un plus. Experiencia Requerida3 o más años de experiencia en ciencia de datos, analítica avanzada, Machine Learning o Inteligencia Artificial. Experiencia participando en proyectos analíticos de punta a punta, desde la exploración y preparación de datos hasta el desarrollo, evaluación e implementación de modelos. Experiencia aplicando analítica y Machine Learning a problemas reales de negocio, con capacidad para identificar y medir el valor generado por las soluciones desarrolladas. IdiomasInglés avanzado. Competencias ClaveEl cliente es lo primero (Skill Cultural). Visión Estratégica (Skill de Liderazgo). Comunicación Efectiva y Toma de Decisiones (Skills Transversales). ¿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. *Los ajustes razonables comprenden las modificaciones y/o adaptaciones que podrá hacer la empresa , durante tu proceso de selección, con la finalidad de que puedas llevar a cabo dicho proceso de forma adecuada. BBVA: Transformando sueños en oportunidades 💙 ¿Listo(a) para crear juntos?