Data Scientist Associate - Embedded Finance (Cuauhtémoc, Ciudad de México)
PVH (Tommy Hilfiger/Calvin Klein)
Fecha límite para apuntarse: 2026-07-20
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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?
En Embedded Finance buscamos un Data Scientist Associate apasionado por transformar datos en soluciones que generen valor para el negocio. Esta posición combina analítica avanzada, ingeniería de datos y conocimiento del negocio para desarrollar productos analíticos que apoyen la toma de decisiones, optimicen procesos y mejoren la experiencia de nuestros clientes.
Responsabilidades
- Diseñar, desarrollar y mantener dashboards, indicadores y productos analíticos para monitorear el desempeño operativo, financiero y digital.
- Construir análisis exploratorios y recurrentes que generen insights accionables para las diferentes áreas de negocio.
- Diseñar y analizar funnels de conversión, journeys digitales y métricas de comportamiento para identificar oportunidades de optimización.
- Detectar tendencias, anomalías y oportunidades de mejora mediante el análisis continuo de datos.
- Desarrollar, optimizar y mantener pipelines de transformación de datos y datasets analíticos escalables.
- Implementar procesos de validación, limpieza y aseguramiento de la calidad de los datos.
- Colaborar con equipos de negocio, producto, Data Engineering y Analytics para traducir necesidades del negocio en soluciones analíticas.
- Aprovechar herramientas de Inteligencia Artificial para acelerar procesos analíticos, automatizar tareas y mejorar la calidad de los entregables, garantizando siempre la validación y confiabilidad de los resultados.
El reto: Serás responsable de convertir información compleja en inteligencia accionable que impulse decisiones estratégicas para la vertical de Embedded Finance. Tu trabajo contribuirá a optimizar la conversión de productos digitales, mejorar la experiencia de los clientes y fortalecer los activos de datos que soportan nuestras capacidades analíticas. Tendrás la oportunidad de participar en iniciativas de alto impacto, colaborando con diferentes áreas para desarrollar soluciones escalables que generen valor para el negocio.
Perfil requerido
- Licenciatura concluida en Actuaría, Matemáticas, Estadística, Ciencia de datos, Ingeniería en Sistemas, Física o carreras afines.
- Entre 2 y 4 años de experiencia en Data Science, Business Intelligence, Analytics Engineering o análisis de datos en entornos productivos.
- Experiencia desarrollando productos analíticos orientados a la toma de decisiones.
- Experiencia trabajando con grandes volúmenes de información y desarrollando código mantenible en ambientes colaborativos.
- Capacidad analítica, pensamiento crítico y orientación a resultados.
- Habilidad para comunicar hallazgos de manera clara y colaborar con equipos multidisciplinarios.
Conocimientos indispensables
- Dominio avanzado de SQL (CTEs, Window Functions, optimización de consultas y construcción de datasets analíticos).
- Dominio de Python para análisis y procesamiento de datos (Pandas, NumPy y desarrollo de scripts reutilizables).
- Experiencia con herramientas de Business Intelligence (Power BI, Tableau, Looker o similares).
- Diseño y construcción de dashboards, indicadores y métricas de negocio.
- Análisis de funnels de conversión, journeys digitales y comportamiento de usuarios.
- Modelado, transformación y validación de datos.
- Uso de Git y buenas prácticas de desarrollo colaborativo.
Conocimientos deseables
- Experiencia con servicios cloud como AWS (Athena, Glue, Redshift, S3) o plataformas equivalentes en Google Cloud.
- Conocimientos de Data Lakes, arquitecturas analíticas y orquestación de pipelines.
- Fundamentos de estadística, diseño de experimentos, segmentación, forecasting y detección de anomalías.
- Experiencia en banca, fintech, medios de pago o productos financieros digitales.
- Uso de herramientas de Inteligencia Artificial Generativa y asistentes de desarrollo para incrementar la productividad analítica.
- Conocimiento de buenas prácticas para validar resultados generados por modelos de IA y automatizar procesos analíticos.
En caso de requerir algún ajuste razonable* en tu proceso de selección, comunícalo al reclutador/a en el primer contacto.
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