Data Scientist Senior Manager (Ciudad de México, Cuauhtémoc)
At a glance
Senior Data Science role at Bbva. Ciudad de Mexico · full-time.
Pay not stated Data Science salary
dataroles summary, based on the employer's posting.
What you'll do
- Set technical standards and reusable architectures for data science solutions that can serve multiple teams or projects
- Guide or review consequential choices across machine learning and a specialist area such as graphs, NLP or GenAI
- Build rigorous model reviews covering performance, explainability, bias, security, monitoring and known limitations
- Create shared components, libraries and guidance, then help data science teams put them into practice
- Mentor technical colleagues and work with business and governance leads to manage risk in solutions
What you bring
- A related bachelor's degree and eight to twelve years in data science, including architecture or technical governance work
- Advanced Python skills, plus hands-on use of Spark, PySpark and SQL for large-scale data work
- Deep machine learning and model-evaluation expertise, with demonstrated specialization in one listed area
- Experience designing experiments, validating models against baselines and documenting their limitations
- A track record of reusable technical standards or assets used in multiple contexts, along with sustained technical mentoring
Who this fits
This senior technical leadership role suits someone who can make sound architecture and evaluation calls on complex, high-risk data science work. You’ll mentor technical colleagues and guide adoption across teams; the role is based in Cuauhtémoc, Ciudad de México, and is hybrid.
From the employer
Fecha límite para apuntarse:
2026-11-19¿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 8 a 12 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 8 a 12 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.
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