El área de Prevención de Lavado de Dinero (AML) busca incorporar un perfil con sólida experiencia en Data y Analytics, que contribuya al desarrollo y evolución de capacidades analíticas para identificar redes, conexiones y patrones de comportamiento atípico entre clientes y usuarios.

La posición tendrá un robusto componente tecnológico y de análisis de grandes volúmenes de información, utilizando AWS, Python y PySpark como herramientas clave. El conocimiento previo en Prevención de Lavado de Dinero (PLD/AML) será valorado, aunque no es indispensable, ya que el conocimiento especializado del dominio podrá desarrollarse dentro de la función.

Principales funciones

- Analizar grandes volúmenes de información transaccional y demográfica de clientes para identificar conexiones, patrones, vínculos y redes relevantes.
- Desarrollar y evolucionar procesos analíticos utilizando Python, PySpark y servicios de AWS.
- Diseñar análisis sobre relaciones entre clientes y usuarios a partir de información transaccional y atributos como domicilios, teléfonos, empleadores, partícipes u otras variables relevantes.
- Participar en la implementación y evolución de soluciones tecnológicas y analíticas orientadas a la investigación y análisis de casos.
- Desarrollar y dar seguimiento a KPI de eficiencia y efectividad, identificando oportunidades de mejora mediante el uso de datos.
- Contribuir a la automatización y optimización de procesos de análisis e investigación mediante soluciones de Data.
- Trabajar de manera conjunta con equipos especialistas en PLD/AML para traducir necesidades de negocio y regulatorias en soluciones analíticas y tecnológicas.
- Generar análisis que permitan identificar clientes, contrapartes o grupos relacionados que requieran una investigación especializada.

Formación

- Licenciatura en Actuaría, Estadística, Ciencia de Datos, Ingeniería, Matemáticas, Sistemas o carreras afines.
- Maestría en Ciencia de Datos o áreas relacionadas (deseable).
- Inglés intermedio (deseable).





Experiencia

- Experiencia sólida trabajando con grandes volúmenes de datos y desarrollando soluciones de Data/Analytics.
- Experiencia avanzada en programación con Python y PySpark.
- Experiencia trabajando con AWS y servicios de datos en nube.
- Experiencia en procesamiento, transformación, análisis y explotación de grandes conjuntos de información.
- Experiencia en sectores financieros, riesgo, fraude, compliance o Prevención de Lavado de Dinero (deseable, no indispensable).

Conocimientos indispensables

- AWS.
- Python avanzado.
- PySpark avanzado.
- Manejo y procesamiento de grandes volúmenes de datos.
- Capacidad para desarrollar soluciones analíticas escalables.
- Análisis de información para identificar relaciones, patrones, anomalías y comportamientos atípicos.
- Capacidad para transformar necesidades de negocio en soluciones basadas en datos.

Conocimientos deseables
- Conocimientos en Prevención de Lavado de Dinero y Financiamiento al Terrorismo (PLD/FT – AML).
- Experiencia en monitoreo, análisis o investigación de operaciones y comportamientos atípicos.
- Conocimientos de Riesgos, Control Interno, Auditoría o Compliance.
- Experiencia en análisis de redes, relaciones entre entidades o análisis forense de datos.
- Conocimiento del sector financiero y de la operativa bancaria.

Competencias

- Toma de decisiones basada en datos.
- Pensamiento analítico y capacidad de resolución de problemas.
- Capacidad para trabajar con equipos multidisciplinarios.
- Empatía.
- Resiliencia.
- Orientación a resultados.

La Dirección General de Engineering es pieza fundamental dentro de la organización del Grupo BBVA México; participamos como un solo equipo con las demás Direcciones Generales, aportando valor en la transformación de nuestro Banco y de nuestro Grupo, nuestra principal responsabilidad reside en desarrollar y operar soluciones tecnológicas y procesos seguros para mejorar la experiencia de nuestros clientes, ofrecer mejores productos y servicios y garantizar la continuidad operativa de nuestro banco.

📌 AML Data Analytics Manager (Cuauhtémoc, Ciudad de México)
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📍 Ciudad de México