Fecha límite para apuntarse:
2026-11-05
¿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 6 a 8 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…