Data Scientist Senior Expert (Ciudad de México, Cuauhtémoc)
AI in this role
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?En BBVA buscamos un/a especialista senior en Data Science con experiencia profunda en uno o más dominios como Machine Learning, Grafos, Deep Learning, NLP o GenAI. Como Data Scientist Senior Expert, serás referente técnico para 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; elevar la calidad de las prácticas de Data Science y desarrollar la capacidad técnica de la comunidad. Esta posición no requiere gestionar permanentemente cada Quest: interviene especialmente ante decisiones novedosas, excepciones a estándares, riesgos materiales o casos que demandan juicio técnico experto.
Principales responsabilidades
- Definir patrones, estándares técnicos, arquitecturas y marcos de evaluación para soluciones de Data Science aplicables en más de un equipo o proyecto.
- Liderar o revisar decisiones técnicas de alto impacto en problemas de Machine Learning, Grafos, Deep Learning, NLP, GenAI u otras especialidades del dominio.
- Diseñar evaluaciones robustas de desempeño, calidad, explicabilidad, sesgos, seguridad, limitaciones y monitoreo de modelos.
- Participar en revisiones técnicas de casos de alta complejidad o riesgo material, documentando dictámenes, alternativas, decisiones y acciones de remediación.
- Crear activos reutilizables —componentes, librerías, guías, evaluaciones o patrones— y acompañar su adopción por equipos de Data Science.
- Mentorear a Associates y Experts, y facilitar sesiones técnicas avanzadas con materiales reutilizables para la comunidad.
- Colaborar con Managers, responsables de gobierno, producto y negocio para asegurar que las soluciones cumplan los requerimientos de valor, calidad, riesgo y regulación aplicables.
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. Deberá convertir 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.
Conocimientos deseables
- 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.
- Participación en comunidades técnicas, publicaciones, contribuciones a librerías o formación especializada.
Escolaridad
Licenciatura en Matemáticas, Ingeniería, Actuaría, Informática, Ciencia de Datos o carreras afines.
Deseable contar con Maestría o especialización técnica relevante.
Experiencia Indispensable
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.
Se requiere 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.
- Comunicación de temas técnicos complejos.
- Aprendizaje continuo y desarrollo de talento.
- Colaboración transversal e influencia técnica.
¡SI CUMPLES CON LOS REQUISITOS DE LA POSICIÓN, 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.
BBVA: Transformando sueños en oportunidades 💙 ¿Listo(a) para crear juntos?How we rate this
Data Scientist Senior Expert (Ciudad de México, Cuauhtémoc) at BBVA rates 20 out of 100 for how much of the daily work is AI. That makes it Little AI (AI Level 1 of 4). The level is about AI in the job, not seniority.
Little AI. AI is not part of the work.
- ●●●● 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
- How would you design a retrieval step so the model answers from real data instead of guessing?
- How do you monitor a model once it's live, and how do you know it needs retraining?
- What NLP problem have you worked on, and how did you measure whether it actually worked?
Adapt your resume
- List these exact terms on your resume: RAG, ML Ops, and NLP. 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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