Posted:
7/1/2026, 5:56:00 AM
Location(s):
Delaware, United States ⋅ Mexico City, Mexico City, Mexico ⋅ Mexico City, Mexico
Experience Level(s):
Junior ⋅ Mid Level
Field(s):
Data & Analytics
Workplace Type:
On-site
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.
DATA SCIENTIST ANALYST I MX 2 (Cuauhtémoc, Ciudad de México)
Ciclo de vida y valor: Asegurar que las soluciones de IA y GenAI sobrevivan en producción, manteniendo sus niveles esperados de desempeño técnico y de negocio.
Monitoreo Continuo: Participar en la implementación y ejecución de esquemas de monitoreo continuo de modelos y soluciones GenAI.
Diagnóstico Técnico: Realizar el seguimiento de KPIs y métricas técnicas para identificar de forma proactiva fenómenos como data drift o concept drift.
Mitigación y Mejora: Gestionar alertas, incidentes y desviaciones, además de coordinar acciones correctivas y de mejora continua.
Trazabilidad de Modelos Vivos: Trabajar con herramientas de trazabilidad y control de versiones para asegurar modelos vivos, sostenibles y explicables, capitalizando el aprendizaje derivado de la operación.
Evolución ante la Degradación: Proteger el valor de los activos de IA frente al entorno de producción, donde los modelos de manera natural tienden a degradarse, los comportamientos cambian y las necesidades de negocio evolucionan constantemente.
Control y Mitigación de Riesgos: Evitar el “AI shadowing”, asumiendo la responsabilidad de asegurar que los modelos desarrollados o utilizados estén correctamente inventariados, validados y bajo supervisión activa.
Colaboración Ética: Colaborar con los equipos de negocio y compliance para prevenir el uso inadecuado de algoritmos y gestionar proactivamente los riesgos operativos.
Nivel de escolaridad indispensable: Licenciatura.
Experiencia requerida: 2-3 años de experiencia.
Conocimientos Indispensables:
Lenguajes y Base de Datos: Python, Scala (Spark) y SQL.
Herramientas de MLOps: MLflow y herramientas generales de MLOps.
Frameworks de ML: scikit-learn, XGBoost, TensorFlow y PyTorch.
Control de versiones y despliegue: GIT, GitHub, APIs y pipelines de CI/CD.
Tecnologías y Modelos Emergentes: Manejo y entendimiento de cómo funcionan modelos como Chat GPT y Gemini.
¿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.
Website: https://www.bbva.com/
Headquarter Location: Bilbao, Pais Vasco, Spain
Employee Count: 10001+
Year Founded: 1857
IPO Status: Public
Last Funding Type: Post-IPO Debt
Industries: Banking ⋅ Big Data ⋅ Finance ⋅ Financial Services ⋅ FinTech
Visa Sponsorship: Sponsors work visas