Data Scientist - Automated Valuation Models (AVM)

BBVA en México; Ciudad de México; On-site; MXN 600,000 - 1,200,000; Full time

Job summary

BBVA en México busca un/a profesional con formación cuantitativa para unirse a la Unidad Técnica de la Dirección General de Riesgos. Diseñar y optimizar modelos predictivos y algoritmos de IA para valuación de garantías inmobiliarias, contrastando resultados con datos de mercado y fortaleciendo la mitigación del riesgo crediticio.

Se Valora dominio de Python, SQL y estadística avanzada; experiencia en ML/IA en finanzas; y capacidad para trabajar con grandes bases de datos y presentar análisis en

Qualifications

• Dominio avanzado de Python para análisis de datos y desarrollo de modelos.
• Conocimientos en estadística aplicada y modelado matemático.
• Manejo de bases de datos estructuradas y relacionales (SQL).
• Experiencia en técnicas de Machine Learning e IA aplicadas al sector financiero.
• Estudios de posgrado en Ciencia de Datos, Finanzas Cuantitativas, Estadística o Valuación.
• Licenciatura en carreras cuantitativas.

Responsibilities

• Desarrollar, calibrar y optimizar modelos estadísticos predictivos y de IA para estimación y valuación de garantías inmobiliarias.
• Diseñar e implementar el Modelo Automatizado de Valuación (AVM).
• Contrastar y auditar valores frente a estimaciones internas.
• Analizar bases de datos de gran escala para identificar desviaciones y mitigar riesgo de crédito.
• Brindar soporte técnico en casos especiales y transacciones complejas.
• Participar en comités de avalúos con respaldo analítico.

Skills

Python para análisis de datos

Estadística aplicada

SQL

Education

Licenciatura en Actuaría, Matemáticas Aplicadas, Ciencia de Datos, Estadística, Ingeniería en IA, Ingeniería Civil/Industrial o Arquitectura

Tools

Machine Learning

IA aplicada al sector financiero

Job description

Buscamos un/a profesional 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