Data Scientist Manager - Mercados Globales
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Descripcion del puesto
Acerca del puesto
BBVA busca un Data Scientist Manager para la Dirección de Corporate and Investment Banking (CIB), en el área de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial de Mercados Globales, ubicada en Torre BBVA Reforma. El equipo diseña, desarrolla e implementa modelos matemáticos avanzados y soluciones de inteligencia artificial en la nube para optimizar las operaciones de divisas, bonos, acciones y derivados. La vacante tiene un esquema híbrido: 3 días presenciales (miércoles, jueves y viernes) en la sede.
Responsabilidades principales
- Analizar y estructurar problemas complejos de negocio en mercados financieros globales en soluciones cuantitativas accionables.
- Formular, diseñar y validar modelos matemáticos avanzados y algoritmos de machine learning e inteligencia artificial.
- Desarrollar código analítico robusto en Python y PySpark, y desplegar modelos en AWS.
- Liderar sesiones de definición y priorización de requerimientos cuantitativos con traders, ventas y otros stakeholders.
- Coordinar proyectos analíticos de principio a fin, gestionando alcance, prioridades, riesgos y fechas de entrega.
- Gestionar expectativas y negociar ajustes de alcance o calendario con stakeholders.
- Generar reportes ejecutivos de avance, planeación, riesgos y bloqueantes.
- Orientar técnicamente a científicos de datos menos experimentados.
Perfil requerido
- Licenciatura en Economía, Administración, Matemáticas, Estadística, Actuaría, Física, Ingeniería o áreas cuantitativas afines.
- Mínimo 3 años de experiencia en Ciencia de Datos o Analítica Cuantitativa, en construcción y validación de modelos y en código analítico.
- Experiencia coordinando proyectos con múltiples stakeholders.
- Se valora experiencia en mercados financieros, banca de inversión o finanzas cuantitativas.
- Dominio del inglés (nivel B2 a C1).
Habilidades requeridas
- Programación avanzada en Python y PySpark.
- Modelado matemático, estadístico y de machine learning, y arquitectura AWS.
- Comprensión de metodologías de ciencia de datos e inteligencia artificial.
- Certificaciones o cursos de posgrado en IA, Ciencia de Datos o Finanzas Cuantitativas (deseable).
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