AML Risk Management Frameworks

BBVA en México; Ciudad de México; On-site; MXN 900,000 - 1,400,000; Full time

Job summary

BBVA en México busca un profesional con base cuantitativa para diseñar y ejecutar metodologías de evaluación de riesgos PLD/FT a nivel entidad, apoyándose en Python y SQL para analizar grandes volúmenes de datos.

Transformará conceptos de riesgo en variables, indicadores y modelos, evaluando sesgos e incertidumbre y reportando resultados trazables para orientar la gestión del apetito de riesgo.

Qualifications

• Formación cuantitativa sólida y experiencia en análisis de datos.
• Dominio de Python y SQL para extracción y modelado.
• Experiencia en metodologías de evaluación de riesgos (risk assessment).
• Capacidad para operacionalizar conceptos en variables e indicadores.

Responsibilities

• Desarrollar metodologías de Risk Assessment para PLD/FT a nivel entidad.
• Medir riesgo inherente, controles y residual, y documentar reglas.
• Cuantificar fenómenos complejos mediante variables observables y proxies.
• Formular hipótesis, aplicar métodos descriptivos o explicativos, y validar resultados.
• Realizar pruebas de sensibilidad y robustez y comunicar incertidumbre.

Skills

Python programming

SQL

Data analysis

Risk assessment

Mathematical statistics

Critical thinking

Education

Licenciatura en Matemáticas/Estadística/Ciencia de Datos

Posgrado en Estadística o Ciencia de Datos

Tools

Python

SQL

Job description

Fecha límite para apuntarse:

2026-11-18

¿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?

Propósito de la posición

• Contribuir al diseño, desarrollo, ejecución y mejora de las metodologías de evaluación del riesgo de lavado de dinero y financiamiento al terrorismo (PLD/FT) a nivel entidad, bajo un enfoque basado en riesgos (Risk-Based Approach). Mediante el análisis avanzado de datos y la modelación matemática y estadística, apoyar la identificación y medición de los factores de riesgo, la evaluación de la efectividad de los controles y la estimación del riesgo residual, conforme al marco metodológico aplicable al Grupo. Producir resultados sólidos, trazables y útiles para orientar la gestión y el apetito de riesgo.

La contribución diferencial que buscamos

• Buscamos a una persona con formación cuantitativa sólida, dominio práctico de programación y capacidad para diseñar medidas rigurosas de fenómenos que no se observan directamente, se registran de forma incompleta o tienen múltiples dimensiones. Debe transformar conceptos de riesgo en variables, hipótesis, indicadores y modelos; justificar la selección de datos y variables aproximativas (proxies), reconocer sesgos e incertidumbre y evaluar la validez de los resultados.
• Aportará especial valor la experiencia en metodologías de evaluación de riesgos (risk assessment) o en medición de fenómenos como pobreza, desigualdad, economía informal, corrupción, vulnerabilidad o gobernanza.

Responsabilidades principale

• Desarrollo de metodologías de Risk Assessment. Participar en el diseño, aplicación, calibración y mantenimiento de metodologías de evaluación del riesgo PLD/FT a nivel entidad, con un enfoque basado en riesgos.
• Medición del riesgo inherente, controles y riesgo residual. Construir y probar componentes cuantitativos para analizar exposición por factores de riesgo, evaluar la efectividad de controles y consolidar resultados para una visión integral del riesgo; documentar las reglas de agregación, supuestos y límites de interpretación.
• Cuantificación de fenómenos complejos. Definir variables observables y proxies, construir y contrastar indicadores simples o compuestos y justificar criterios de normalización, ponderación y agregación. Examinar subregistro, representatividad, calidad de las fuentes e incertidumbre, evitando confundir una medida aproximativa con la magnitud real del fenómeno.
• Modelación matemática y validación estadística. Formular hipótesis, seleccionar y aplicar métodos descriptivos, explicativos o predictivos según el problema; comparar alternativas y validar su pertinencia.
• Realizar pruebas de sensibilidad, estabilidad y robustez y, cuando resulte apropiado, emplear técnicas multivariadas, modelos de variables latentes o simulaciones.
• Explotación y preparación de datos a gran escala. Desarrollar programas y procesos automatizados para la extracción, depuración, transformación y análisis de datos, utilizando herramientas como Python y SQL, que permitan construir, ejecutar y validar modelos cuantitativos de evaluación del riesgo.
• Revisión y documentación metodológica. Contrastar resultados con evidencia y fuentes independientes cuando sea posible, detectar inconsistencias, mantener fichas técnicas y respaldos de cálculo, y colaborar con áreas de Datos, Cumplimiento y Riesgos en la mejora de modelos y la evaluación de controles.
• Innovación e inteligencia artificial. Explorar y aplicar responsablemente herramientas de IA generativa y analítica avanzada para automatizar tareas, investigar alternativas metodológicas y mejorar procesos. Verificar exactitud, confidencialidad, sesgos y explicabilidad conforme a las políticas del Banco.

Capacidades imprescindibles

• Fundamento matemático y estadístico. Dominio sólido de probabilidad, estadística descriptiva e inferencial, análisis multivariado y criterios de selección y evaluación de modelos; capacidad para relacionar métodos cuantitativos con problemas reales de medición.
• Diseño de indicadores y medición indirecta. Capacidad para operacionalizar conceptos, seleccionar variables observables y proxies, construir y validar índices e indicadores, identificar sesgos de medición y evaluar si los resultados representan razonablemente el fenómeno que se pretende medir.
• Programación y manejo avanzado de datos. Dominio práctico de Python y SQL para extracción, depuración, transformación, análisis y automatización; capacidad para desarrollar procesos verificables, eficientes y documentados.
• Rigor metodológico y validación. Capacidad para cuestionar supuestos, reconocer subregistro, sesgos y límites de los datos, contrastar métodos, probar escenarios y comunicar incertidumbre; evitar atribuir precisión excesiva a estimaciones indirectas.
• Pensamiento crítico y resolución de problemas. Aptitud para formular hipótesis, investigar anomalías, contrastar explicaciones y proponer soluciones metodológicas basadas en evidencia.
• Colaboración y comunicación técnica. Autonomía para ejecutar análisis complejos y capacidad para explicar métodos, resultados e incertidumbre a especialistas y responsables no técnicos, con atención al detalle y confidencialidad.

Experiencia profesional

• Indispensable. Experiencia demostrable en análisis cuantitativo con Python y SQL, procesamiento de bases de datos complejas y construcción o aplicación de modelos matemáticos o estadísticos; documentación de procedimientos y validación de resultados.
• Muy valorada. Participación en el diseño, aplicación o validación de metodologías de evaluación de riesgos (risk assessment), efectividad de controles, índices compuestos o modelos de clasificación, puntuación y agregación de riesgos.
• Muy valorada. Experiencia en el desarrollo, aplicación o validación de metodologías cuantitativas para medir fenómenos complejos, multidimensionales, parcialmente observables o sujetos a incertidumbre (por ejemplo, pobreza, desigualdad, vulnerabilidad, economía informal, corrupción, gobernanza o salud pública). Se valorarán trabajos con índices compuestos, métodos econométricos, inferencia estadística, modelos de variables latentes, análisis de sensibilidad o estimación de incertidumbre; pueden provenir de ámbitos ajenos al sector financiero.
• Deseable. Experiencia en PLD/FT, fraude, riesgos financieros u operativos, tratamiento de información bancaria, uso de plataformas en la nube o desarrollo de soluciones de IA y visualización analítica.

Formación académica

• Licenciatura o ingeniería con preparación sólida en matemáticas, estadística, programación y métodos de investigación cuantitativa. Se consideran pertinentes, entre otras, las siguientes formaciones:

Ciencias cuantitativas. Actuaría, Matemáticas, Estadística, Matemáticas Aplicadas, Física, Ciencia de Datos, Ciencias de la Computación, Investigación de Operaciones y afines.

• Ingenierías. Cualquier especialidad de ingeniería —incluidas Sistemas, Industrial, Química y Física— que acrediten formación matemática y experiencia práctica en análisis y modelación de datos.

• Economía, salud y ciencias sociales cuantitativas. Economía, Econometría, Finanzas Cuantitativas, Demografía, Políticas Públicas, Sociología cuantitativa, Bioestadística, Epidemiología o Psicometría, y otras disciplinas con métodos numéricos, estadística y programación acreditados.

• Posgrado o formación complementaria en Estadística, Econometría, Ciencia de Datos, Modelación Matemática, Bioestadística o Evaluación de Riesgos: deseable, no excluyente.

Idiomas

Español: expresión oral y escrita clara y precisa, especialmente para documentar metodologías y explicar resultados. Inglés: nivel funcional para consultar documentación técnica, interactuar con equipos y elaborar materiales de trabajo; B2 o equivalente, deseable.

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 colaborativo 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.

BBVA: Transformando sueños en oportunidades ¿Listo(a) para crear juntos?