About this role
Fecha límite para apuntarse
2026-11-19
¿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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