Data Scientist Manager (Ciudad de México, Cuauhtémoc)

Data Scientist Manager (Ciudad de México, Cuauhtémoc)

13 oct
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BBVA en México
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Cuauhtémoc

13 oct

BBVA en México

Cuauhtémoc

Fecha límite para apuntarse:

2026-10-15

¿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?

JR00110973 Data Scientist Manager

En la Dirección de Corporate and Investment Banking (CIB), el área de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial en Mercados Globales desarrolla soluciones cuantitativas complejas basadas en datos para optimizar las operaciones de divisas, bonos, acciones y derivados. Participamos como un solo equipo con las demás direcciones generales; nuestra principal responsabilidad reside en resolver problemas de negocio de alto impacto analítico, mediante el diseño, desarrollo e implementación de modelos matemáticos avanzados y soluciones de inteligencia artificial sobre arquitecturas en la nube.

Uno de los puestos clave para el alcance de nuestras metas es el de Data Scientist Manager , un perfil que combina experiencia práctica en modelación cuantitativa y ciencia de datos con conocimiento del entorno financiero, coordinación de proyectos y capacidad para gestionar interlocutores y stakeholders exigentes.

Te contamos más sobre las actividades de esta vacante:

Funciones principales

Analizar y estructurar problemas complejos de negocio en el entorno de mercados financieros globales, transformándolos en soluciones cuantitativas accionables.

Formular, diseñar y validar modelos matemáticos avanzados y algoritmos de machine learning e inteligencia artificial.

Desarrollar y programar código analítico robusto utilizando de forma experta Python y Spark (PySpark).

Desplegar e integrar modelos analíticos dentro de la plataforma de nube Amazon Web Services (AWS), colaborando cuando sea necesario con perfiles especializados de ingeniería.

Liderar sesiones de definición y priorización de requerimientos cuantitativos con traders, equipos de ventas y otros stakeholders relevantes.

Coordinar proyectos analíticos de principio a fin, gestionando alcance, prioridades, compromisos, riesgos, dependencias y fechas de entrega.

Gestionar expectativas y negociar con stakeholders ante cambios de alcance, prioridades o restricciones, sustentando las decisiones y posibles ajustes de fechas en evidencia y análisis.

Generar reportes ejecutivos de avance, planeación, riesgos y bloqueantes, comunicando de manera clara las implicaciones para el negocio.

Apoyar y orientar técnica y metodológicamente a científicos de datos menos experimentados, promoviendo buenas prácticas de modelación, desarrollo y resolución de problemas.

Retos principales





Lograr una rápida curva de aprendizaje para integrarse a la agenda activa de proyectos de mercados y comprender sus dinámicas, productos y prioridades.

Definir con precisión problemas de negocio y requerimientos cuantitativos a partir de interacciones efectivas con traders, equipos comerciales y otros interlocutores.

Diseñar modelos cuantitativos sólidos y desarrollar código robusto que procese eficientemente datos financieros de alta volatilidad.

Coordinar simultáneamente diferentes iniciativas y stakeholders, manteniendo claridad sobre compromisos, prioridades y fechas de entrega.

Tomar decisiones y gestionar posibles desviaciones de alcance o calendario con argumentos cuantitativos, evidencia y una comunicación ejecutiva efectiva.

La vacante cuenta con un esquema laboral híbrido, asistiendo 3 días de forma presencial (miércoles, jueves y viernes) a la sede Torre BBVA Reforma.

Los requisitos que debes cumplir son los siguientes:

Conocimientos obligatorios

Dominio avanzado de programación y desarrollo de soluciones analíticas en Python y Spark (PySpark).

Experiencia práctica en la construcción, validación e implementación de modelos matemáticos, estadísticos, de machine learning o inteligencia artificial.

Experiencia técnica sólida trabajando dentro de la arquitectura de nube Amazon Web Services (AWS).

Comprensión sólida de metodologías, algoritmos y técnicas de ciencia de datos, machine learning e inteligencia artificial.

Entendimiento funcional de productos y dinámicas de mercados financieros, particularmente divisas, bonos y derivados.

Capacidad para traducir necesidades de negocio en problemas cuantitativos y posteriormente convertir los resultados analíticos en recomendaciones o soluciones aplicables.

Experiencia coordinando proyectos analíticos y gestionando stakeholders, prioridades, compromisos y fechas de entrega.

Dominio del idioma inglés (nivel B2 a C1) para lectura, redacción de documentación y conversación técnica y de negocio.

Conocimientos deseables

Certificaciones acreditadas o cursos de posgrado en Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Finanzas Cuantitativas o disciplinas relacionadas.

Experiencia trabajando directamente con áreas de mercados, trading, ventas o equipos de negocio dentro del sector financiero.

Capacidad de síntesis analítica y comunicación ejecutiva para presentar proyectos, resultados, riesgos y recomendaciones ante interlocutores senior y altos ejecutivos.

Escolaridad





Licenciatura concluida en carreras del área Económico-Administrativa, Matemáticas, Estadística, Actuaría, Física, Ingeniería o áreas cuantitativas afines.

Experiencia

Mínimo 3 años de experiencia profesional práctica en Ciencia de Datos o Analítica Cuantitativa, participando directamente en la formulación y construcción de modelos matemáticos, estadísticos o de machine learning y en el desarrollo de código analítico.

Experiencia demostrable llevando soluciones analíticas desde la definición del problema hasta su implementación o entrega al negocio.

Experiencia coordinando iniciativas o proyectos con múltiples stakeholders, gestionando requerimientos, compromisos, prioridades, riesgos y fechas de entrega.

Se valorará especialmente la experiencia en mercados financieros, banca de inversión, finanzas cuantitativas o entornos de negocio con alta exigencia analítica.

Esta posición está orientada principalmente a perfiles con experiencia sólida en Ciencia de Datos, modelación y analítica cuantitativa . Si bien la experiencia en Data Engineering, infraestructura, pipelines y procesamiento de datos puede ser complementaria y muy valiosa, no constituye el foco principal de esta posición . Buscamos personas que hayan participado directamente en el diseño, desarrollo y aplicación de modelos analíticos para resolver problemas de negocio.

Competencias clave

Somos un solo equipo.

Visión Estratégica.

Toma de decisiones.

Gestión de stakeholders y negociación.

Orientación a resultados y cumplimiento de compromisos.

Comunicación ejecutiva.

Liderazgo y coordinación de proyectos.

Si cumples con los requisitos, no pierdas la oportunidad de postularte. Ten a la mano tu CV actualizado.

En caso de requerir algún ajuste razonable(1) 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 participativo 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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