Fecha límite para apuntarse:
2026-09-11
¿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 a una persona cualificado en ciencia de datos para integrarse a la vertical analítica. Quien ocupe la posición será responsable de analizar las interacciones entre nuestra base de clientes y los canales de la institución, impulsando el crecimiento estratégico del negocio a través de la inteligencia de datos. La vacante tiene un esquema laboral de asistencia híbrido, acudiendo de manera presencial únicamente los días viernes a la Torre Corporativa.

Principales Responsabilidades
- Desarrollar modelos analíticos predictivos orientados al comportamiento del usuario.




- Diseñar y ejecutar modelos de segmentación y clasificación de clientes.
- Crear modelos de recomendación de productos para potenciar la estrategia comercial.
- Administrar y consultar bases de datos estructuradas.
- Atender las necesidades de datos de diversas áreas, con un enfoque primario en la banca patrimonial y privada, banca remota y modelos de relación.

Retos del Puesto
El principal reto de la posición es evolucionar el modelo de recomendación de productos para la banca patrimonial y privada, permitiendo que un solo equipo de atención centralice el conocimiento y ofrezca los productos exactos que cada persona necesita, evitando el contacto fragmentado a través de múltiples canales.

Requisitos
Conocimientos y Experiencia
- Conocimientos Obligatorios:
- Dominio avanzado de programación en Python.
- Administración y consultas en SQL para bases de datos estructuradas.
- Nivel de idioma inglés técnico.
- Conocimientos Deseables:
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📌 Data Scientist (Cuauhtémoc)
🏢 BBVA
📍 Cuauhtémoc