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BBVA

Data Scientist Senior Manager (Ciudad de México, Cuauhtémoc)

AI in this role

ml-ops
Fecha límite para apuntarse:2026-10-08

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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 líder senior de Data Science con experiencia dirigiendo programas, productos o iniciativas que involucran a varios equipos. Como Data Scientist Senior Manager, serás responsable de integrar objetivos, prioridades, capacidad, dependencias, riesgos y resultados de múltiples Quests para generar valor de negocio sostenible.

Tu misión será asegurar el delivery de productos y soluciones analíticas con una visión integral: conectar la estrategia de negocio con la ejecución de los equipos, mantener controles de gobierno consistentes y desarrollar la siguiente generación de líderes de Data Science. Este rol no sustituye la autoridad técnica especializada del Senior Expert; utiliza criterio técnico para evaluar trade-offs de delivery y tomar decisiones informadas de priorización.


Principales responsabilidades

  • Liderar programas o productos de Data Science que involucren dos o más equipos, integrando objetivos, roadmap, dependencias, riesgos y resultados.
  • Definir y dar seguimiento a prioridades, capacidad, staffing y mecanismos de gobernanza para asegurar la ejecución coordinada de las Quests bajo su ámbito.
  • Tomar decisiones de priorización, reasignación o continuidad basadas en valor esperado, capacidad disponible, riesgo, dependencias y resultados contra KPIs acordados.
  • Asegurar controles de gobierno consistentes para los activos y modelos del programa, incluyendo la identificación y remediación de brechas.
  • Gestionar la relación con sponsors, Product Owners, equipos tecnológicos, responsables de riesgo y otras áreas involucradas.
  • Desarrollar Managers, Product Owners o sucesores mediante planes de crecimiento, mentoring y retroalimentación documentada.
  • Comunicar avances, riesgos, decisiones y resultados de forma clara a las partes interesadas, promoviendo una cultura de accountability y mejora continua.

Retos del puesto

El principal reto de esta posición es mantener el delivery de varias Quests o equipos alineado a resultados verificables de negocio, aun cuando existen prioridades en competencia, restricciones de capacidad o dependencias complejas. Deberá equilibrar velocidad, calidad, gobierno y desarrollo de talento, tomando decisiones transparentes y sustentadas en evidencia.


Requisitos

Conocimientos obligatorios

  • Experiencia liderando programas, productos o iniciativas analíticas con múltiples equipos o dependencias.
  • Conocimiento sólido del ciclo de vida de soluciones de Data Science, desde la definición del problema y la evaluación hasta el despliegue, monitoreo y gobierno.
  • Capacidad para gestionar roadmaps, backlog, capacidad, riesgos, dependencias y resultados contra KPIs.
  • Experiencia en prácticas de gobierno de datos y modelos, control de riesgos y seguimiento de planes de remediación.
  • Conocimiento funcional de Python, SQL y tecnologías de procesamiento de datos como Spark o PySpark, suficiente para evaluar trade-offs técnicos y de delivery.
  • Experiencia desarrollando talento, dando retroalimentación y construyendo capacidad de liderazgo.

Conocimientos deseables

  • Experiencia en entornos cloud, preferentemente AWS.
  • Conocimiento de MLOps, plataformas analíticas, arquitectura de datos o adopción de soluciones de IA/GenAI.
  • Certificaciones o experiencia en gestión de producto, agilidad, gestión de programas o riesgo tecnológico.
  • Experiencia en entornos regulados, financieros o de alta exigencia de gobierno.

Escolaridad

Licenciatura en Matemáticas, Ingeniería, Actuaría, Informática, Ciencia de Datos, Administración o carreras afines.

Deseable contar con Maestría, MBA o especialización en analítica, tecnología, gestión de producto o liderazgo.


Experiencia

De 8 a 12 años de experiencia en Data Science, analítica, producto o tecnología, incluyendo experiencia comprobable liderando una Quest multi-equipo o varios contextos de entrega.

Se requiere experiencia integrando resultados, dependencias, riesgos y controles de gobierno durante al menos dos ciclos de planificación consecutivos, así como evidencia de desarrollo de Managers, Product Owners o sucesores.


Competencias clave

  • Liderazgo de entrega y orientación a resultados.
  • Priorización y toma de decisiones basada en datos.
  • Gestión de riesgos, dependencias y stakeholders.
  • Desarrollo de personas y construcción de capacidad.
  • Comunicación ejecutiva y colaboración transversal.
  • Foco en ejecución, calidad y gobierno.

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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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How we rate this

Data Scientist Senior Manager (Ciudad de México, Cuauhtémoc) at BBVA rates 33 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.

Classification

Little AI. AI is not part of the work.

  1. ●●●● Builds AI80 to 100
  2. ●●●○ Works on AI60 to 79
  3. ●●○○ Uses AI40 to 59
  4. ●○○○ 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.

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