REAL ESTATE ASSOCIATE BUSINESS EXECUTION I MX 1

BBVA; México; Presencial; MXN 700 000 - 900 000; Tempo integral

Resumo da oferta

BBVA busca un profesional cuantitativo para unirse a la Unidad Técnica de la Dirección General de Riesgos en Ciudad de México. La función diseña y valida modelos estadísticos y algoritmos de IA para valorar garantías inmobiliarias y fortalecer la mitigación del riesgo crediticio.

Se requiere dominio avanzado de Python, estadística y SQL, con experiencia en modelado cuantitativo; se ofrece un entorno desafiante y oportunidades de desarrollo profesional.

Qualificações

• 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).

Responsabilidades

• Desarrollar, calibrar y optimizar modelos estadísticos predictivos y de IA para estimación de garantías inmobiliarias.
• Diseñar e implementar el AVM (Automated Valuation Model) para el banco.
• Contrastar valores de mercado y avalúos con modelos analíticos internos.
• Analizar grandes bases de datos para identificar desviaciones de valor y mitigar riesgo.

Conhecimentos

Python

SQL

Estadística

Machine Learning

Formação académica

Licenciatura Actuaría

Ciencia de Datos

Ferramentas

Python

SQL

Descrição da oferta de emprego

## REAL ESTATE ASSOCIATE BUSINESS EXECUTION I MX 1Apply: Ciudad de Mexico, Cuauhtémoc, 06600: Full time: Posted Today: End Date: October 29, 2026 (5 days left to apply): JR00117013# **Fecha límite para apuntarse:**2026-10-28# **¿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?****¿Qué estamos buscando?**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**Si te encuentras interesado/a, postúlate dando clic en “Solicitar”. No olvides adjuntar tu CV actualizado.** En caso de requerir algún ajuste razonable\\* 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.