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BBVAPosted 2d ago

Data & AI Engineer Expert (Embedded Finance)

Data & AI Engineer Expert (Embedded Finance) at BBVA scores 19 out of 100 on AI centrality, which makes it AI Level 1 of 4 (Little AI) on this board. The level measures how much of the work is AI, not seniority.

Ciudad de Mexico, Cuauhtémoc, 06600Full time

AI in this role

chatgptgeminilangchainllamaindexbedrocksagemaker
prompt-engineeringragml-ops
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 & AI Engineer Expert enfocado/a en diseñar, construir y evolucionar productos de datos y soluciones de inteligencia artificial de alto impacto. El rol requiere una persona con perfil eminentemente técnico, con capacidades hands-on para desarrollar y mantener pipelines de datos productivos, así como para implementar asistentes agenticos, sistemas RAG y arquitecturas eficientes con LLMs.

Nota: Esta posición no tiene personal a cargo.


La posición tiene su sede en Torre BBVA bajo un esquema híbrido de trabajo (3 días en oficina: lunes, martes y miércoles, y 2 días de Home Office).


Principales Responsabilidades

  • Ingeniería de Datos y Pipelines: Diseñar, construir, mantener y optimizar pipelines de transformación de datos escalables y productivos.
  • Creación de Tablas Maestras y Datasets: Desarrollar y mantener tablas maestras centralizadas y capas semánticas que funcionen como la única fuente de verdad para el negocio.
  • Inteligencia Artificial Aplicada y Automatización: Diseñar e implementar soluciones de IA agéntica, asistentes inteligentes, sistemas RAG y prompt engineering utilizando tecnologías de vanguardia (como Amazon Bedrock, Gemini, ChatGPT/Enterprise).
  • Optimización de Recursos y Procesos: Optimizar consultas y transformación de datos pesados, así como eficientar el uso y costo de tokens en el consumo de LLMs.
  • Socio Técnico del Negocio: Convertir necesidades del negocio y operativas en activos analíticos y de IA que automaticen tareas, mejoren la productividad y generen nuevas capacidades para Embedded Finance.

Retos del Puesto

  • Construir productos de datos robustos, escalables y unificados que sirvan como fuente única de verdad para la vertical de Embedded Finance.
  • Convertir la Inteligencia Artificial y los modelos fundacionales en soluciones prácticas e integradas que automaticen tareas operativas y mejoren la productividad.
  • Liderar de punta a punta el ciclo de vida del dato y de las soluciones de IA, desde el desarrollo de pipelines hasta su despliegue y monitoreo en producción.

Conocimientos Obligatorios:

  • Dominio avanzado de SQL y Python.
  • Diseño, desarrollo y optimización de pipelines de datos en ambientes productivos.
  • Modelado de datos analítico y creación de tablas maestras/datasets.
  • Experiencia práctica en soluciones de Inteligencia Artificial Generativa: integración de LLMs, desarrollo de agentes, asistentes inteligentes y sistemas RAG.
  • Experiencia en plataformas Cloud (deseable AWS o GCP).
  • Prompt Engineering y optimización en el consumo/costo de tokens.

Conocimientos Deseables:

  • Manejo de la suite corporativa de AWS (Amazon Bedrock, Glue, Athena, Redshift, SageMaker).
  • Experiencia en frameworks de orquestación y bases de datos vectoriales (LangChain, LlamaIndex, etc.).
  • Prácticas de MLOps, CI/CD, versionamiento con Git y gobernanza de datos.
  • Conocimiento o experiencia previa en el entorno bancario, Fintech, e-commerce o productos de Embedded Finance (BNPL, Pagos, Crédito Automotriz).

Escolaridad:

  • Licenciatura concluida en Ingeniería en Sistemas, Ciencias Computacionales, Matemáticas, Actuaría, Ciencia de Datos, Física o afines.
  • Deseable especialidad, diplomado o certificaciones enfocadas en Inteligencia Artificial.

Experiencia Requerida:

  • Al menos 4 años de experiencia acumulada en roles de Data Engineering, Analytics Engineering, Data Science o Inteligencia Artificial, participando en el desarrollo e implementación de soluciones de principio a fin (end-to-end).

Competencias Clave

  • Somos un solo equipo
  • Toma de Decisiones
  • Foco en la Ejecución
  • Comunicación Efectiva

¿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.

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Prepare for this job

A free preview built only from this posting: what it asks for, what you could be asked in an interview, and how to adjust your resume.

Skills and AI tools this role asks for

Prompt EngineeringRagMl OpsChatGPTGeminiLangChainLlamaIndexBedrock

Questions you could be asked

  1. How do you structure and test a prompt to get consistent output from a language model?
  2. How would you design a retrieval step so the model answers from real data instead of guessing?
  3. How do you monitor a model once it's live, and how do you know it needs retraining?
  4. What's a project where you used ChatGPT hands-on?
  5. Walk me through how you've used Gemini in your day-to-day work.

Adapt your resume

  • List these exact terms on your resume: Prompt Engineering, Rag, Ml Ops, ChatGPT, and Gemini. An applicant tracking system matches the wording, not the idea.
  • Attach one line of real, concrete experience to at least one of them — a tool named with nothing behind it rarely survives a human read.

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