Data Scientist Senior Manager (Ciudad de México, Cuauhtémoc)

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¿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?

¿Quieres liderar la evolución técnica de la ciencia de datos estableciendo estándares y arquitecturas de alto impacto para soluciones analíticas complejas? En BBVA buscamos un/a especialista senior en Data Science con experiencia profunda en Machine Learning, Grafos, Deep Learning, NLP o GenAI para actuar como referente técnico en 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, elevando la calidad de las prácticas y desarrollando el talento de la comunidad.

¿Qué estamos buscando? Buscamos a una persona con licenciatura en Matemáticas, Ingeniería, Actuaría, Informática, Ciencia de Datos o carreras afines, con 8 a 12 años de experiencia en Data Science liderando arquitectura analítica y gobernanza técnica. Es indispensable el dominio avanzado de Python, Spark, PySpark, SQL y diseño experimental avanzado, con capacidad para definir patrones reutilizables y evaluar soluciones complejas bajo criterios de robustez y riesgo. Se requiere un perfil orientado al juicio técnico, toma de decisiones basada en datos, rigor y aprendizaje continuo para guiar a la comunidad analítica hacia la excelencia técnica.

Principales Responsabilidades

• Definirás patrones, estándares técnicos, arquitecturas y marcos de evaluación para soluciones de Data Science aplicables en más de un equipo o proyecto.
• Liderarás o revisarás decisiones técnicas de alto impacto en problemas de Machine Learning, Grafos, Deep Learning, NLP o GenAI.
• Diseñarás evaluaciones robustas de desempeño, calidad, explicabilidad, sesgos, seguridad, limitaciones y monitoreo de modelos.
• Crearás activos reutilizables como componentes, librerías, guías o patrones, acompañando su adopción transversal en equipos de Data Science.
• Mentorearás perfiles técnicos y colaborarás con responsables de negocio y gobierno para asegurar soluciones de valor con adecuada gestión del riesgo.

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, convirtiendo 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.
• Diseño de experimentos avanzados, selección de métricas y baselines, evaluación robusta, interpretabilidad, evaluación de sesgo y robustez, trazabilidad, monitoreo y análisis de fallas.
• Diseño de patrones reutilizables, evaluaciones de referencia, decisiones de arquitectura, revisión de trade-offs y gobierno de soluciones de alta complejidad o riesgo.
• 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.

Conocimientos deseables

• Participación en comunidades técnicas, publicaciones, contribuciones a librerías o formación especializada.
• Deseable prioritario: tokens, embedding, chunking, retrieval, prompting, fine-tuning o PEFT, golden datasets, guardrails, pruebas adversariales y fundamentos de agentes.
• Conocimientos en Agentic RAG, sistemas multiagente, evaluación y observabilidad de agentes, grafos de conocimiento, modelos multimodales, optimización de inferencia y activos técnicos reutilizables adoptados por otros equipos.
• Deseable contar con Maestría o especialización técnica relevante.

Escolaridad

• Licenciatura en Matemáticas, Ingeniería, Actuaría, Informática, Ciencia de Datos o carreras afines.

Experiencia

• 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.
• 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

¿Cómo postularte? Si te encuentras interesado/a, postúlate dando clic en ‘Solicitar’.

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.

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