Senior Data Scientist

BBVA

. Definir patrones, estándares técnicos, arquitecturas y marcos de evaluación para soluciones de Data Science .

Posted 10/3/2026full-timeMexico City • MexicoSeniorWebsite

Core Competencies

Role fit

Core Competencies

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Demonstrates advanced expertise in Python and Machine Learning, with a strong focus on model evaluation, design of reusable assets, and adherence to governance practices. Proven ability to mentor and lead technical discussions while ensuring compliance and risk management in data science solutions.

Highest-signal resume keywords

Advanced Python ProficiencyDeep Learning ExpertiseMachine Learning Model EvaluationMLOps and CI/CD ExperienceCloud Environment Experience (AWS)

ATS Keywords

Tailor your resume

Applicant Tracking System Keywords

Tip: use these terms in your resume and cover letter to boost ATS matches.

Hard Skills

Machine LearningModel EvaluationDeep LearningNatural Language Processing (NLP)Graph TheoryData Processing with SparkSQLExperimental DesignModel Governance PracticesTechnical Mentoring

Soft Skills

Technical LeadershipCollaborationJudgment in Technical DecisionsMentoring

Tools & Technologies

SparkPySparkAWSMLOps ToolsCI/CD Tools

Industry Keywords

Data ScienceModel MonitoringRisk ControlsGenerative AITechnical Standards

Tech Stack

Tools & technologies

AWSCloudPySparkPythonSparkSQL

About the role

Key responsibilities & impact

Definir patrones, estándares técnicos, arquitecturas y marcos de evaluación para soluciones de Data Science
Liderar o revisar decisiones técnicas de alto impacto en Machine Learning, Grafos, Deep Learning, NLP, GenAI u otras especialidades
Diseñar evaluaciones de desempeño, calidad, explicabilidad, sesgos, seguridad, limitaciones y monitoreo de modelos
Participar en revisiones técnicas de casos de alta complejidad o riesgo material y documentar dictámenes, alternativas, decisiones y acciones de remediación
Crear activos reutilizables —componentes, librerías, guías, evaluaciones o patrones— y acompañar su adopción
Mentorear a Associates y Experts y facilitar sesiones técnicas avanzadas
Colaborar con Managers, responsables de gobierno, producto y negocio para asegurar valor, calidad, riesgo y cumplimiento regulatorio
Resolver y orientar decisiones técnicas sin patrones establecidos o que requieren juicio experto
Convertir conocimiento especializado en estándares adoptables, manteniendo rigor experimental, trazabilidad, gobierno y conexión con las necesidades de negocio

Requirements

What you’ll need

Dominio avanzado de Python
Experiencia profunda en Machine Learning y evaluación de modelos
Conocimiento especializado demostrable en al menos un dominio: 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
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
Participación en comunidades técnicas, publicaciones, contribuciones a librerías o formación especializada
Licenciatura en Matemáticas, Ingeniería, Actuaría, Informática, Ciencia de Datos o carreras afines
De 8 a 12 años de experiencia en Data Science
Evidencia de estándares, evaluaciones, patrones o activos técnicos aplicados o pilotados en al menos dos contextos
Experiencia sostenida en mentoring técnico

Benefits

Comp & perks

Ajustes razonables durante el proceso de selección
Ambiente de trabajo colaborativo e inclusivo
Diversidad, inclusión e igualdad de oportunidades