Uno de los puestos clave para el alcance de nuestras metas es el de Data Scientist AML Compliance Analytics. Te contamos más sobre las actividades de esta vacante Principales responsabilidades Diseño de Modelos de Monitoreo Desarrollar modelos avanzados de detección de tipologías de lavado de dinero batch y tiempo real. Implementación de ML Aplicar algoritmos de Machine Learning Gradient Boosting y Redes Neuronales para la detección de anomalías y perfiles de comportamiento inusual. Análisis de Grafos Network Analysis Implementar técnicas de análisis de redes para identificar beneficiarios finales, estructuras de empresas fachada y structuring. Pipelines de Datos Construir y optimizar procesos productivos en PySpark para el procesamiento de grandes volúmenes de transacciones. Segmentación de Riesgo Diseñar modelos de segmentación de clientes basados en el riesgo KYC KYB analítico para asignar niveles de debida diligencia. Monitoreo y Calibración Liderar la validación y el ajuste de umbrales de alertas para reducir falsos positivos sin incrementar el riesgo de omisión. Cumplimiento Regulatorio Asegurar que los modelos cumplan con los criterios de las autoridades financieras CNBV, UIF, GAFI y procesos de auditoría. Traducción de Resultados Presentar hallazgos técnicos al Comité de Comunicación y Control CCC en términos de mitigación de riesgo y eficiencia operativa. Guiar a científicos de datos junior en el dominio del dominio de PLD. Retos del Puesto Diseño de Modelos de Monitoreo Desarrollar modelos avanzados de detección de tipologías de lavado de dinero batch y tiempo real.



Implementación de ML Aplicar algoritmos de Machine Learning Gradient Boosting y Redes Neuronales para la detección de anomalías y perfiles de comportamiento inusual. Análisis de Grafos Network Analysis Implementar técnicas de análisis de redes para identificar beneficiarios finales, estructuras de empresas fachada y structuring. Pipelines de Datos Construir y optimizar procesos productivos en PySpark para el procesamiento de grandes volúmenes de transacciones. Segmentación de Riesgo Diseñar modelos de segmentación de clientes basados en el riesgo KYC KYB analítico para asignar niveles de debida diligencia. Monitoreo y Calibración Liderar la validación y el ajuste de umbrales de alertas para reducir falsos positivos sin incrementar el riesgo de omisión. Cumplimiento Regulatorio Asegurar que los modelos cumplan con los criterios de las autoridades financieras CNBV, UIF, GAFI y procesos de auditoría. Traducción de Resultados Presentar hallazgos técnicos al Comité de Comunicación y Control CCC en términos de mitigación de riesgo y eficiencia operativa. Guiar a científicos de datos junior en el dominio del dominio de PLD.



Conocimientos deseables Experiencia arquitecturas distribuidas Experiencia previa interactuando con áreas de Auditoría o reguladores externos. Experiencia con librerías de grafos NetworkX, PyG o Neo4j. Herramientas de visualización para análisis forense Link Analysis. Conocimientos obligatorios Experiencia sólida en el manejo de bases de datos masivas Técnicos Python Avanzado, SQL Experto y PySpark Avanzado. Modelado Algoritmos de clustering Kmeans, DBSCAN para perfiles y modelos supervisados para clasificación. Normativa Conocimiento de las disposiciones de carácter general en materia de PLD FT. Escolaridad Licenciatura, Licenciatura en Ciencia de Datos, Actuaría, Matemáticas, Ingeniería o áreas afines. Deseable Posgrado en Analítica, Inteligencia Artificial o especialización en Prevención de Lavado de Dinero. Experiencia Mínimo 57 años en Ciencia de Datos, con al menos 3 años enfocados en Cumplimiento, AML PLD o Riesgo Operacional. Esquema laboral
Hibrido 2 en sede y 3 HO, lunes a viernes de 930 am a 630 pm, con disponibilidad de horario Ubicación Física
Torre BBVA Av. Paseo de la Reforma 510 Piso.49 Col. Juárez, Del. Cuauhtémoc, CDMX C.P. 06600
Esquema híbrido de trabajo
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📌 Data Scientist AML and Compliance Analytics (Cuauhtémoc)
🏢 BBVA
📍 Cuauhtémoc