À propos de ce poste DATA SCIENTIST BUSINESS ANALYTICS PARTNER chez BBVA
Fecha límite para apuntarse:
2026-10-06¿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?
Data Scientist Business Analytics Partner
Qué estamos buscando
Se busca un Data Scientist Business Analytics Partner para liderar la estrategia analítica de la disciplina de Cash Management en Empresas e Instituciones. Este rol va más allá del desarrollo de modelos: exige comprender profundamente el negocio, estructurar problemas complejos e identificar oportunidades alineadas con las prioridades estratégicas de la organización. El candidato ideal combinará un pensamiento estratégico con capacidad técnica y orientación comercial, logrando conectar datos e información de clientes para generar recomendaciones accionables. Su objetivo final será acompañar la implementación de estas soluciones de principio a fin, asegurando la materialización de un impacto tangible en el negocio.
Funciones principales
- Actuar como partner analítico de la Disciplina de Cash Management, entendiendo sus objetivos, prioridades, problemáticas y principales palancas de crecimiento.
- Participar en la construcción y evolución de la estrategia analítica de Cash Management, identificando oportunidades donde los datos puedan generar impacto en clientes y negocio.
- Traducir retos de negocio en preguntas analíticas, hipótesis y casos de uso concretos, definiendo el enfoque adecuado para resolverlos.
- Construir análisis que permitan entender el comportamiento de los clientes, detectar oportunidades comerciales y explicar los principales drivers de desempeño del negocio.
- Diseñar y desarrollar soluciones analíticas mediante técnicas estadísticas, machine learning y/o Inteligencia Artificial cuando el problema lo requiera.
- Identificar oportunidades relacionadas con adopción, vinculación, profundización, propensión, segmentación, pricing, retención y desarrollo de clientes dentro del ecosistema de Cash Management.
- Integrar información de diferentes productos, canales, clientes y fuentes para construir una visión transversal del negocio.
- Convertir resultados analíticos en insights y recomendaciones accionables, comunicándolos de forma clara a stakeholders técnicos y de negocio.
- Definir junto con negocio mecanismos para medir el impacto de las iniciativas, incluyendo KPIs, experimentación y seguimiento de resultados.
- Impulsar la implementación y adopción de las soluciones desarrolladas, evitando que el trabajo analítico termine únicamente en la generación de un análisis o modelo.
- Detectar de manera proactiva nuevas oportunidades analíticas y contribuir a priorizarlas de acuerdo con su impacto potencial y factibilidad.
Retos del Puesto
Para liderar el valor analítico en Cash Management, es esencial evolucionar de la simple recepción de requerimientos a una coparticipación estratégica. Esto exige un dominio profundo del negocio para descubrir oportunidades proactivamente y conectar datos fragmentados de clientes, productos y transacciones en una visión integral.
El rol transforma problemas ambiguos en iniciativas concretas y medibles, priorizando proyectos con verdadero impacto comercial frente a ejercicios puramente teóricos. Además, comunica análisis complejos de forma sencilla, cuestiona hipótesis con evidencia y equilibra la rapidez de respuesta con el rigor metodológico. Finalmente, asegura que los modelos se traduzcan en acciones comerciales tangibles, monitoreando su adopción y resultados estratégicos.
Conocimientos Indispensables
- Dominio de SQL, Python
- Experiencia práctica con servicios de AWS orientados a datos y analítica, como Amazon Athena, Amazon SageMaker y Amazon QuickSight,
- Conocimientos sólidos de estadística aplicada y análisis exploratorio de datos.
- Experiencia desarrollando análisis de comportamiento de clientes, segmentaciones, modelos predictivos o soluciones de propensión.
- Capacidad para formular hipótesis y diseñar metodologías analíticas para validarlas.
- Conocimiento de métricas de negocio y capacidad para construir indicadores que permitan evaluar desempeño e impacto.
- Experiencia trabajando con grandes volúmenes de información provenientes de distintas fuentes.
- Capacidad de data storytelling, visualización y comunicación ejecutiva de resultados.
- Capacidad para traducir una problemática de negocio en una solución basada en datos y, traducir resultados técnicos en implicaciones de negocio.
Conocimientos deseables
- Conocimiento del negocio bancario, particularmente de Banca de Empresas e Instituciones.
- Conocimiento de productos y soluciones de Cash Management, como pagos, cobros, dispersión, cuentas, liquidez, canales transaccionales y servicios relacionados.
- Experiencia trabajando con información transaccional y comportamiento financiero de empresas.
- Conocimientos de causalidad, diseño de experimentos y medición incremental.
- Experiencia con técnicas de optimización, recomendación, next best action o modelos de propensión.
- Conocimiento de metodologías y herramientas de visualización de datos y Business Intelligence.
- Experiencia en ecosistemas cloud y procesamiento distribuido de datos.
- Conocimientos y experiencia práctica en IA Generativa y Large Language Models, particularmente en su aplicación a problemas de negocio y procesos analíticos.
- Familiaridad con metodologías ágiles y esquemas de trabajo multidisciplinarios.
Experiencia
- 3 a 5 años de experiencia en Data Science, Advanced Analytics, Business Analytics o posiciones afines.
- Experiencia trabajando directamente con stakeholders de negocio y equipos multidisciplinarios.
- Deseable experiencia en banca, servicios financieros, fintech, medios de pago, consultoría analítica o industrias con grandes volúmenes de información transaccional.
- Se valorará especialmente experiencia llevando iniciativas analíticas end-to-end, desde la identificación de la oportunidad hasta su implementación y medición de resultados.
Escolaridad
Licenciatura o Ingeniería en: Ciencia de Datos, Actuaría, Matemáticas, Estadística, Economía, Ingeniería, Ciencias de la Computación o carreras cuantitativas afines.
Deseable especialidad o posgrado relacionado con Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial, Estadística, Economía, Finanzas o áreas afines.
Competencias clave
Visión de negocio, Pensamiento analítico y estructurado, Orientación a resultados, Comunicación y Orientación a clientes
La vacante tiene un esquema laboral de asistencia híbrido, con sede principal en Ciudad de México.
¿Cómo postularte?
Si te encuentras interesado/a, postúlate por este medio. No olvides adjuntar tu CV actualizado
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.
