Data Specialist

BBVA; España; On-site; EUR 50,000 - 80,000; Full time

Job summary

BBVA está buscando un/a profesional de Data Science para diseñar modelos analíticos, estudios y pilotos que incrementen el impacto social y la propuesta de valor para emprendedores en América Latina, a partir de datos de clientes y análisis geoespacial. Se requiere al menos 2 años de experiencia en Data Science/Analytics, dominio de Python y SQL, experiencia en entornos Cloud y BI.

Se valorará experiencia en geomarketing y herramientas de BI como Power BI, Tableau u Oracle Analytics Cloud.

Qualifications

• Experiencia en Data Science/Advanced Analytics o áreas afines.
• Dominio de Python y SQL (u otros lenguajes).
• Experiencia trabajando con bases de datos grandes y entornos Cloud.

Responsibilities

• Diseñar modelos analíticos, estudios y pilotos para aumentar impacto social.
• Desarrollar indicadores y dashboards para seguimiento de negocio e impacto social.
• Colaborar con equipos de datos, negocio y riesgos para viabilizar soluciones.

Skills

Python

SQL

Geomarketing

Data Visualization

Experimentation

Education

Economía/Matemáticas/Estadística/Ingeniería

Tools

Power BI

Tableau

Oracle Analytics Cloud

Job description

Excited to grow your career? BBVA is a global company with more than 160 years of history that operates in more than 25 countries where we serve more than 80 million customers. We are more than 121,000 professionals working in multidisciplinary teams with profiles as diverse as financiers, legal experts, data scientists, developers, engineers and designers.

Learn more about the area: El Grupo Fundación Microfinanzas BBVA tiene como objetivo maximizar el impacto que genera en los pequeños emprendedores en situación de vulnerabilidad a los que atiende en cinco países de América Latina. Para lograrlo, el equipo de Impacto impulsa una agenda de investigación aplicada: desarrolla estudios, modelos analíticos y casos de uso que permiten comprender mejor la realidad, las necesidades y el comportamiento de los emprendedores, orientar la oferta de valor y acompañarlos en su progreso socioeconómico. El equipo trabaja en la intersección entre datos, conocimiento del cliente, estrategia comercial y experimentación. Su propósito no es únicamente medir el impacto, sino utilizar la evidencia para diseñar soluciones, probarlas en terreno y facilitar la integración de aquellas que generan valor para los clientes y para el negocio.

About the job:

Esta posición ofrece la oportunidad de aplicar analítica avanzada a uno de los principales retos de la inclusión financiera en América Latina: contribuir a que millones de emprendedores puedan fortalecer sus negocios, mejorar su resiliencia financiera y generar bienestar sostenible para sus hogares. La persona seleccionada podrá combinar Data Science, innovación, conocimiento de cliente y metodología de impacto social, participando directamente en la creación y validación de soluciones.

Objetivo del rol:

Diseñar y desarrollar modelos analíticos, estudios y pilotos que permitan aumentar el impacto social del Grupo FMBBVA, mejorar la propuesta de valor para los emprendedores y acelerar el crecimiento sostenible del negocio. La persona seleccionada transformará datos de clientes, negocio y territorio en decisiones, intervenciones y soluciones concretas. Trabajará desde la identificación de una necesidad o hipótesis hasta el diseño del modelo o piloto, su ejecución y evaluación para su escalamiento. Deberá trabajar estrechamente con los equipos responsables de datos, comercial, tecnología, finanzas y riesgos para asegurar la calidad, viabilidad y sostenibilidad de las soluciones.

Principales responsabilidades:

1. Conocimiento del cliente e investigación aplicada Diseñar estudios cuantitativos que permitan comprender la realidad económica, social y empresarial de los emprendedores atendidos por el Grupo. Analizar la evolución de los clientes a lo largo del tiempo e identificar patrones relacionados con su crecimiento, resiliencia, vulnerabilidad, formalización, digitalización y bienestar. Analizar información procedente de encuestas, entrevistas, interacciones comerciales, canales digitales y comportamiento transaccional. Formular preguntas de investigación e hipótesis que puedan traducirse en decisiones comerciales, nuevos productos, servicios o modelos de atención. Combinar información transaccional, financiera, sociodemográfica, geográfica y procedente de encuestas u otros mecanismos de escucha del cliente. Convertir resultados estadísticos complejos en conclusiones claras y accionables para los equipos de negocio. Desarrollar y mejorar metodologías corporativas de medición de impacto. Contribuir a la generación y difusión de conocimiento sobre inclusión financiera, emprendimiento e impacto social.
2. Desarrollo de modelos comerciales y de impacto Diseñar modelos (series temporales, modelos de segmentación, modelos de estimación, etc.) que permitan identificar diferentes perfiles de emprendedores según sus necesidades y anticipar comportamientos relevantes. Diseñar sistemas de recomendación y modelos de siguiente mejor producto, servicio, contenido o acción. Desarrollar indicadores de seguimiento que permitan analizar el valor generado para el cliente y para la entidad. Incorporar técnicas de geomarketing y análisis espacial para identificar oportunidades comerciales, brechas de atención y necesidades territoriales Evaluar nuevas fuentes de datos que permitan mejorar el desempeño, alcance y explicabilidad de los modelos. Asegurar que los modelos sean robustos, interpretables y utilizables por los equipos
3. Preparación de la información analítica: calidad de bases y mantenimiento de modelos Trabajar con los equipos de Data y Tecnología para asegurar la integridad, consistencia y trazabilidad de la información utilizada. Construir y mantener datasets analíticos adecuados para los modelos, estudios y pilotos bajo su responsabilidad. Definir controles de calidad específicos para las variables y fuentes utilizadas en los análisis. Colaborar en la evolución del repositorio corporativo de información y en la incorporación de nuevas fuentes. Participar, cuando sea necesario, en iniciativas relacionadas con el sistema de información corporativo, la arquitectura de datos o la migración de información. Documentar los datos, variables, metodologías y supuestos empleados en los modelos. Diseñar dashboards y herramientas de seguimiento que permitan visualizar indicadores comerciales y de impacto. Elaborar informes y análisis ad hoc vinculados con decisiones estratégicas o iniciativas prioritarias. Presentar resultados a equipos técnicos, áreas de negocio y órganos de dirección. Explicar de forma sencilla las implicaciones, limitaciones y posibles usos de los modelos. Esta responsabilidad no implica asumir como función principal la ejecución operativa de las cargas mensuales o el mantenimiento general de la plataforma de datos.

Perfil profesional:

Permiso para trabajar en España

Experiencia 2 años de experiencia en Data Science, Advanced Analytics, Customer Analytics, Inteligencia Comercial, Econometría o áreas relacionadas. Experiencia desarrollando proyectos de analítica avanzada desde la definición del problema hasta su implementación o utilización por el negocio. Experiencia trabajando con bases de datos complejas y grandes volúmenes de información. Experiencia en modelos aplicados a clientes, productos, marketing, estrategia comercial o evaluación de impacto. Experiencia en diseño y análisis de pilotos, experimentos o casos de uso. Capacidad para liderar workstreams y coordinar proyectos con diferentes áreas, países y unidades de negocio. Se valorará especialmente la experiencia en el sector financiero, microfinanciero, asegurador, fintech, consultoría o sectores con grandes bases de clientes. Interés y compromiso con el ámbito social Formación Titulación universitaria en Economía, Matemáticas, Estadística, Ingeniería, Ciencias de Datos, Física o disciplinas afines. Se valorará formación de posgrado en Data Science, Econometría o Evaluación de Impacto. Conocimientos técnicos Dominio avanzado de Python y SQL (o lenguajes afines), experiencia en R Experiencia desarrollando modelos de clustering, clasificación, regresión, recomendación y series temporales. Conocimiento de técnicas de machine learning y validación de modelos. Experiencia en ingeniería de variables, tratamiento de datos y construcción de datasets analíticos. Conocimiento de técnicas de inferencia estadística, econometría y contraste de hipótesis. Experiencia trabajando en entornos Cloud y con plataformas corporativas de datos. Conocimiento de bases de datos Oracle, SQL Server o MySQL. Manejo avanzado de Excel y capacidad para preparar presentaciones ejecutivas. Se valorará: Experiencia con pruebas A/B, diseño experimental o metodologías de evaluación de impacto; Conocimiento de geomarketing, sistemas de información geográfica o análisis espacial. Experiencia con herramientas de Business Intelligence como Power BI, Tableau, Oracle Analytics Cloud o equivalentes. Competencias personales: Buscamos una persona: Rigurosa y analítica, con sólidos criterios metodológicos. Resolutiva y orientada a la ejecución. Capaz de estructurar problemas ambiguos y convertirlos en proyectos concretos. Curiosa y motivada por comprender la realidad de los emprendedores. Creativa en la búsqueda de nuevas fuentes de datos y soluciones. Con capacidad para trabajar en equipo y liderar iniciativas de principio a fin. Capaz de explicar análisis complejos a audiencias no técnicas. Colaborativa y cómoda trabajando con equipos regionales y locales.

Skills:

Advanced SQL, Business, Data Visualization, Experimentation, Python (Programming Language)

We are more than 121,000 colleagues across 25 countries, working in multidisciplinary teams where we understand the importance of work-life balance. We support our clients in the energy transition and are committed to inclusive growth. We are pioneers in adopting disruptive technologies that will shape the financial industry. Dare to define the future of banking!