Data science (Cuauhtemoc, Ciudad de México)
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- Tiempo completo
- Inglés
- Maestría
- Matemáticas
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Desarrollar y ejecutar modelos avanzados para la toma de decisiones crediticias y de negocio. Realizar el seguimiento y monitoreo de los modelos de riesgo para…
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Información del empleo

Tiempo completo
Hace 20 horas

Cualificaciones

Inglés
Maestría
Matemáticas
Licenciatura
Servicios web
Habilidades de comunicación
Python
Negociación

Descripción completa del empleo

Fecha límite para apuntarse:

2026-08-09

¿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?

Descripción de puesto

¿Qué estamos buscando?

Buscamos a una persona apasionada por los datos y la innovación, con capacidad para transformar información compleja en soluciones estratégicas. El perfil ideal posee una sólida base en matemáticas y programación, orientada a la creación de modelos de vanguardia que impulsen la toma de decisiones inteligentes en el ámbito de riesgos y cobranza, contribuyendo directamente al éxito y solidez del grupo.

Principales Responsabilidades

Desarrollar y ejecutar modelos avanzados para la toma de decisiones crediticias y de negocio.
Diseñar e implementar algoritmos de Machine Learning y modelos estadísticos para optimizar procesos internos.
Realizar el seguimiento y monitoreo de los modelos de riesgo para asegurar su precisión y relevancia.
Colaborar en el diseño de modelos de cobranza que mejoren la eficiencia operativa del área.
Analizar grandes volúmenes de datos mediante herramientas de última generación y entornos de nube.

Retos del Puesto

El principal desafío para quien ocupe la posición es mantenerse en constante actualización con las técnicas más avanzadas del mercado, manteniendo una postura proactiva y crítica frente a las propuestas metodológicas de holding. Se requiere asegurar que dichas propuestas se adapten con agilidad y precisión a las necesidades específicas del mercado en México, gestionando el sentido de urgencia y la negociación con diversas partes interesadas.

Requisitos

Conocimientos y Experiencia

Conocimientos Obligatorios: Machine Learning, programación en Python, manejo de PySpark y experiencia en entornos de nube (Amazon Web Services - AWS). Dominio del idioma inglés.
Conocimientos Deseables: Uso y aplicación de herramientas de IA generativa (Gemini).
Escolaridad: Licenciatura finalizada. Se valorará positivamente contar con Maestría en áreas afines (Ciencia de Datos, Estadística, Matemáticas o Ingeniería).
Experiencia: Mínimo 2 años de experiencia en el desarrollo de modelos de Machine Learning, análisis de series de tiempo, estadística aplicada o cálculo de reservas.

Competencias Clave

Pensamos en Grande
Visión Estratégica
Comunicación Efectiva

¿Cómo postularte?

Si te encuentras interesado/a, 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.

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