Data Scientist Manager (Ciudad de México, Cuauhtémoc)
BBVA is hiring a Data Scientist Manager (Ciudad de México, Cuauhtémoc). Level rates it ; you can apply on Level.
AI in this role
Manage quantitative data science initiatives and develop advanced machine learning models for global financial markets.
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?JR00110973 Data Scientist Manager
En la Dirección de Corporate and Investment Banking (CIB), el área de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial en Mercados Globales desarrolla soluciones cuantitativas complejas basadas en datos para optimizar las operaciones de divisas, bonos, acciones y derivados. Participamos como un solo equipo con las demás direcciones generales; nuestra principal responsabilidad reside en resolver problemas de negocio de alto impacto analítico, mediante el diseño, desarrollo e implementación de modelos matemáticos avanzados y soluciones de inteligencia artificial sobre arquitecturas en la nube.
Uno de los puestos clave para el alcance de nuestras metas es el de Data Scientist Manager, un perfil que combina experiencia práctica en modelación cuantitativa y ciencia de datos con conocimiento del entorno financiero, coordinación de proyectos y capacidad para gestionar interlocutores y stakeholders exigentes.
Te contamos más sobre las actividades de esta vacante:
Funciones principales
Analizar y estructurar problemas complejos de negocio en el entorno de mercados financieros globales, transformándolos en soluciones cuantitativas accionables.
Formular, diseñar y validar modelos matemáticos avanzados y algoritmos de machine learning e inteligencia artificial.
Desarrollar y programar código analítico robusto utilizando de forma experta Python y Spark (PySpark).
Desplegar e integrar modelos analíticos dentro de la plataforma de nube Amazon Web Services (AWS), colaborando cuando sea necesario con perfiles especializados de ingeniería.
Liderar sesiones de definición y priorización de requerimientos cuantitativos con traders, equipos de ventas y otros stakeholders relevantes.
Coordinar proyectos analíticos de principio a fin, gestionando alcance, prioridades, compromisos, riesgos, dependencias y fechas de entrega.
Gestionar expectativas y negociar con stakeholders ante cambios de alcance, prioridades o restricciones, sustentando las decisiones y posibles ajustes de fechas en evidencia y análisis.
Generar reportes ejecutivos de avance, planeación, riesgos y bloqueantes, comunicando de manera clara las implicaciones para el negocio.
Apoyar y orientar técnica y metodológicamente a científicos de datos menos experimentados, promoviendo buenas prácticas de modelación, desarrollo y resolución de problemas.
Retos principales
Lograr una rápida curva de aprendizaje para integrarse a la agenda activa de proyectos de mercados y comprender sus dinámicas, productos y prioridades.
Definir con precisión problemas de negocio y requerimientos cuantitativos a partir de interacciones efectivas con traders, equipos comerciales y otros interlocutores.
Diseñar modelos cuantitativos sólidos y desarrollar código robusto que procese eficientemente datos financieros de alta volatilidad.
Coordinar simultáneamente diferentes iniciativas y stakeholders, manteniendo claridad sobre compromisos, prioridades y fechas de entrega.
Tomar decisiones y gestionar posibles desviaciones de alcance o calendario con argumentos cuantitativos, evidencia y una comunicación ejecutiva efectiva.
La vacante cuenta con un esquema laboral híbrido, asistiendo 3 días de forma presencial (miércoles, jueves y viernes) a la sede Torre BBVA Reforma.
Los requisitos que debes cumplir son los siguientes:
Conocimientos obligatorios
Dominio avanzado de programación y desarrollo de soluciones analíticas en Python y Spark (PySpark).
Experiencia práctica en la construcción, validación e implementación de modelos matemáticos, estadísticos, de machine learning o inteligencia artificial.
Experiencia técnica sólida trabajando dentro de la arquitectura de nube Amazon Web Services (AWS).
Comprensión sólida de metodologías, algoritmos y técnicas de ciencia de datos, machine learning e inteligencia artificial.
Entendimiento funcional de productos y dinámicas de mercados financieros, particularmente divisas, bonos y derivados.
Capacidad para traducir necesidades de negocio en problemas cuantitativos y posteriormente convertir los resultados analíticos en recomendaciones o soluciones aplicables.
Experiencia coordinando proyectos analíticos y gestionando stakeholders, prioridades, compromisos y fechas de entrega.
Dominio del idioma inglés (nivel B2 a C1) para lectura, redacción de documentación y conversación técnica y de negocio.
Conocimientos deseables
Certificaciones acreditadas o cursos de posgrado en Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Finanzas Cuantitativas o disciplinas relacionadas.
Experiencia trabajando directamente con áreas de mercados, trading, ventas o equipos de negocio dentro del sector financiero.
Capacidad de síntesis analítica y comunicación ejecutiva para presentar proyectos, resultados, riesgos y recomendaciones ante interlocutores senior y altos ejecutivos.
Escolaridad
Licenciatura concluida en carreras del área Económico-Administrativa, Matemáticas, Estadística, Actuaría, Física, Ingeniería o áreas cuantitativas afines.
Experiencia
Mínimo 3 años de experiencia profesional práctica en Ciencia de Datos o Analítica Cuantitativa, participando directamente en la formulación y construcción de modelos matemáticos, estadísticos o de machine learning y en el desarrollo de código analítico.
Experiencia demostrable llevando soluciones analíticas desde la definición del problema hasta su implementación o entrega al negocio.
Experiencia coordinando iniciativas o proyectos con múltiples stakeholders, gestionando requerimientos, compromisos, prioridades, riesgos y fechas de entrega.
Se valorará especialmente la experiencia en mercados financieros, banca de inversión, finanzas cuantitativas o entornos de negocio con alta exigencia analítica.
Esta posición está orientada principalmente a perfiles con experiencia sólida en Ciencia de Datos, modelación y analítica cuantitativa. Si bien la experiencia en Data Engineering, infraestructura, pipelines y procesamiento de datos puede ser complementaria y muy valiosa, no constituye el foco principal de esta posición. Buscamos personas que hayan participado directamente en el diseño, desarrollo y aplicación de modelos analíticos para resolver problemas de negocio.
Competencias clave
Somos un solo equipo.
Visión Estratégica.
Toma de decisiones.
Gestión de stakeholders y negociación.
Orientación a resultados y cumplimiento de compromisos.
Comunicación ejecutiva.
Liderazgo y coordinación de proyectos.
Si cumples con los requisitos, no pierdas la oportunidad de postularte. Ten a la mano 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.
BBVA: Transformando sueños en oportunidades 💙 ¿Listo(a) para crear juntos?How we rate this
Data Scientist Manager (Ciudad de México, Cuauhtémoc) at BBVA rates 90 out of 100 for how much of the daily work is AI. That makes it Builds AI (AI Level 4 of 4). The level is about AI in the job, not seniority.
Builds AI. The job is building AI systems.
- ●●●● Builds AI80 to 100
- ●●●○ Works on AI60 to 79
- ●●○○ Uses AI40 to 59
- ●○○○ Little AI0 to 39
Levels come from how often the tools, models and workflows of the role are named in the posting itself. Open the description and count.
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
Questions you could be asked
- Tell me about a project where machine learning was part of your work. What did you do?
- Tell me about a project where artificial intelligence was part of your work. What did you do?
- Tell me about a project where mathematical modeling was part of your work. What did you do?
- Tell me about a project where data science was part of your work. What did you do?
- Walk me through how you've used Python in your day-to-day work.
Adapt your resume
- List these exact terms on your resume: Machine learning, Artificial Intelligence, Mathematical Modeling, Data Science, and Python. 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.
- Lead with what you built, trained or shipped. This role is judged on the AI system itself, not the tools around it.
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