Buscamos un/a cualificado con sólida formación cuantitativa, actuarial o matemática, apasionado/a por la ciencia de datos y el modelado predictivo, para incorporarse a la Unidad Técnica dentro de la Dirección General de Riesgos.
El objetivo central de la posición es diseñar, desarrollar y optimizar modelos estadísticos predictivos y algoritmos de inteligencia artificial aplicados a la valuación de garantías inmobiliarias, permitiendo contrastar de manera rigurosa las valoraciones de mercado y robustecer la mitigación del riesgo crediticio de la institución.
Principales responsabilidades
Desarrollar, calibrar y optimizar modelos estadísticos predictivos y de inteligencia artificial orientados a la estimación y validación del valor de garantías inmobiliarias.
Diseñar e implementar el Modelo Automatizado de Valuación (AVM - Automated Valuation Model) del banco.
Contrastar y auditar cuantitativamente los valores comerciales y avalúos emitidos por proveedores externos frente a las estimaciones de los modelos analíticos internos.
Explotar y analizar bases de datos de alta escala (35,000 a 40,000 avalúos anuales) para identificar desviaciones por sobrevaluación o subvaluación, mitigando el riesgo de crédito.
Brindar soporte técnico y analítico en casos especiales, garantías atípicas o transacciones corporativas de alta complejidad.
Participar con voz y voto técnico en comités de avalúos, sustentando posturas a través del análisis de datos.
Retos del puesto




El principal desafío de esta posición consiste en liderar la conceptualización, desarrollo e integración técnica del Modelo Automatizado de Valuación (AVM), combinando técnicas avanzadas de Machine Learning y analítica predictiva con la rigurosidad normativa bancaria, logrando contrastar con precisión el volumen operativo anual y reduciendo significativamente la exposición al riesgo por fluctuaciones en el valor de las garantías.
Los requisitos que debes cumplir son los siguientes:
Conocimientos obligatorios:
Dominio avanzado de Python para análisis de datos, estadística y desarrollo de modelos predictivos.
Conocimientos profundos en estadística aplicada, modelado matemático y análisis.
Manejo y consulta de bases de datos estructuradas y relacionales (SQL).
Conocimientos deseables:
Experiencia en técnicas de Machine Learning e Inteligencia Artificial aplicadas al sector financiero
Nociones o experiencia en valuación inmobiliaria, análisis de garantías o normatividad bancaria de avalúos.
Estudios de posgrado en Ciencia de Datos, Finanzas Cuantitativas, Estadística o Valuación.
Escolaridad:
Licenciatura concluida en Actuaría, Matemáticas Aplicadas, Ciencia de Datos, Estadística, Ingeniería en Inteligencia Artificial, Ingeniería Civil, Ingeniería Industrial o Arquitectura con perfil cuantitativo.
Experiencia:
Experiencia comprobable en modelado cuantitativo, análisis predictivo y procesamiento de bases de datos.
Competencias:
Pensamos en Grande
Emprendimiento
Decisiones basadas en datos
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📌 Data Scientist - Automated Valuation Models (Avm) (Xico)
🏢 BBVA en México
📍 Xico