Data Scientist Manager (Ciudad de México, Cuauhtémoc)

bbva; Ciudad de México; Híbrido; MXN 900.000 - 1.300.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Hybrid work model

Descripción de la vacante

BBVA busca un Data Scientist Manager para liderar proyectos analíticos en Mercados Globales. El rol requiere habilidades en Python, Spark (PySpark) y AWS, así como experiencia en modelado cuantitativo y manejo de stakeholders.

Se trabaja en un esquema híbrido y se valora un nivel alto de inglés (B2-C1) para lectura y comunicación técnica y de negocio.

Formación

• Dominio de programación y soluciones analíticas en Python y Spark (PySpark).
• Experiencia en construcción, validación e implementación de modelos matemáticos y ML/IA.
• Experiencia técnica sólida en AWS y nube.
• Conocimientos de ciencia de datos, ML e IA.

Responsabilidades

• Analizar y estructurar problemas de negocio en mercados financieros globales.
• Diseñar y validar modelos cuantitativos y algoritmos de ML/IA.
• Desarrollar código analítico en Python y PySpark.
• Desplegar modelos analíticos en AWS y colaborar con ingeniería.
• Liderar definiciones y priorización con traders y equipos de ventas.
• Gestionar proyectos analíticos de principio a fin y comunicar avances.

Conocimientos

Python

Spark (PySpark)

AWS

Inglés (B2-C1)

Descripción del empleo

Fecha límite para apuntarse:
2026-09-03

¿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