Fecha límite para apuntarse: 2026-11-05 ¿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? ¿Quieres liderar la evolución técnica de la ciencia de datos estableciendo estándares y arquitecturas de alto impacto para soluciones analíticas complejas? En BBVA buscamos un/a especialista senior en Data Science con experiencia profunda en Machine Learning, Grafos, Deep Learning, NLP o GenAI para actuar como referente técnico en decisiones de alta complejidad, diseño de arquitectura, evaluación rigurosa y estándares reutilizables que puedan adoptarse en distintos equipos y productos. Tu misión será transformar retos técnicos y de negocio complejos en soluciones robustas, trazables y gobernadas, elevando la calidad de las prácticas y desarrollando el talento de la comunidad. ¿Qué estamos buscando? Buscamos a una persona con licenciatura en Matemáticas, Ingeniería, Actuaría, Informática, Ciencia de Datos o carreras afines, con 6 a 8 años de experiencia en Data Science liderando arquitectura analítica y gobernanza técnica. Es indispensable el dominio avanzado de Python, Spark, PySpark, SQL y diseño experimental avanzado, con capacidad para definir patrones reutilizables y evaluar soluciones complejas bajo criterios de robustez y riesgo. Se requiere un perfil orientado al juicio técnico, toma de decisiones basada en datos, rigor y aprendizaje continuo para guiar a la comunidad analítica hacia la excelencia técnica. Principales Responsabilidades Definirás patrones, estándares técnicos, arquitecturas y marcos de evaluación para soluciones de Data Science aplicables en más de un equipo o proyecto. Liderarás o revisarás decisiones técnicas de alto impacto en problemas de Machine Learning, Grafos, Deep Learning, NLP o GenAI. Diseñarás evaluaciones robustas de desempeño, calidad, explicabilidad, sesgos, seguridad, limitaciones y monitoreo de modelos. Crearás activos reutilizables como componentes, librerías, guías o patrones, acompañando su adopción transversal en equipos de Data Science. Mentorearás perfiles técnicos y colaborarás con responsables de negocio y gobierno para asegurar soluciones de valor con adecuada gestión del riesgo. Retos del Puesto El principal reto de esta posición es resolver y orientar decisiones técnicas donde no existe un patrón establecido o donde el riesgo, la novedad o la complejidad requieren juicio experto, convirtiendo conocimiento especializado en estándares adoptables sin perder rigor experimental, trazabilidad, gobierno ni conexión con las necesidades de negocio. Requisitos Conocimientos obligatorios Dominio avanzado de Python. Experiencia profunda en Machine Learning y evaluación de modelos; conocimiento especializado demostrable en al menos un dominio como Grafos, Deep Learning, NLP, GenAI o sistemas de recomendación. Manejo de procesamiento y análisis de datos con Spark, PySpark, SQL y herramientas del ecosistema de datos a escala. Experiencia en diseño experimental, comparación contra baselines, validación de modelos y documentación de limitaciones. Conocimiento de prácticas de gobierno de modelos: versionado, trazabilidad, documentación, controles de riesgo y monitoreo. Capacidad para diseñar arquitecturas, patrones técnicos o activos reutilizables y acompañar su adopción. Diseño de experimentos avanzados, selección de métricas y baselines, evaluación robusta, interpretabilidad, evaluación de sesgo y robustez, trazabilidad, monitoreo y análisis de fallas. Diseño de patrones reutilizables, evaluaciones de referencia, decisiones de arquitectura, revisión de trade-offs y gobierno de soluciones de alta complejidad o riesgo. Experiencia en entornos cloud, preferentemente AWS. Experiencia con MLOps, CI/CD, despliegue y monitoreo de modelos. Conocimiento de LLMs, RAG, evaluación de sistemas generativos, guardrails y técnicas de IA responsable. Conocimientos deseables Participación en comunidades técnicas, publicaciones, contribuciones a librerías o formación especializada. Deseable prioritario: tokens, embedding, chunking, retrieval, prompting, fine-tuning o PEFT, golden datasets, guardrails, pruebas adversariales y fundamentos de agentes. Conocimientos en Agentic RAG, sistemas multiagente, evaluación y observabilidad de agentes, grafos de conocimiento, modelos multimodales, optimización de inferencia y activos técnicos reutilizables adoptados por otros equipos. Deseable contar con Maestría o especialización técnica relevante. Escolaridad Licenciatura en Matemáticas, Ingeniería, Actuaría, Informática, Ciencia de Datos o carreras afines. Experiencia De 6 a 8 años de experiencia en Data Science, con trayectoria demostrable resolviendo problemas técnicos complejos y tomando decisiones de arquitectura o evaluación para distintos proyectos o equipos. Evidencia de estándares, evaluaciones, patrones o activos técnicos aplicados o pilotados en al menos dos contextos, así como experiencia sostenida en mentoring técnico. Competencias Clave Juicio técnico y pensamiento crítico Decisiones basadas en evidencia Rigor, calidad y gestión responsable del riesgo ¿Cómo postularte? Si te encuentras interesado/a, postúlate dando clic en ‘Solicitar’. 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. BBVA: Transformando sueños en oportunidades 💙 ¿Listo(a) para crear juntos? Don’t miss any opportunity and... upload your CV! You will join our Talent Community so that we can send you future opportunities that match your profile. Leave your resume 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!

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8 Nov, 2026

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