Data Scientist

Hace 3 horas

distrito federal, México BBVA en México Jornada completa

Buscamos un/a profesional con sólida formación cuantitativa, actuarial o matemática, apasionado/a por la ciencia de datos y el modelado predictivo, para incorporarse a la Unidad Técnica dentro de la Dirección General de Riesgos. El objetivo central de la posición es diseñar, desarrollar y optimizar modelos estadísticos predictivos y algoritmos de inteligencia artificial aplicados a la valuación de garantías inmobiliarias, permitiendo contrastar de manera rigurosa las valoraciones de mercado y robustecer la mitigación del riesgo crediticio de la institución.

Principales responsabilidades
  • Desarrollar, calibrar y optimizar modelos estadísticos predictivos y de inteligencia artificial orientados a la estimación y validación del valor de garantías inmobiliarias.
  • Diseñar e implementar el Modelo Automatizado de Valuación (AVM - Automated Valuation Model) del banco.
  • Contrastar y auditar cuantitativamente los valores comerciales y avalúos emitidos por proveedores externos frente a las estimaciones de los modelos analíticos internos.
  • Explotar y analizar bases de datos de alta escala (35,000 a 40,000 avalúos anuales) para identificar desviaciones por sobrevaluación o subvaluación, mitigando el riesgo de crédito.
  • Brindar soporte técnico y analítico en casos especiales, garantías atípicas o transacciones corporativas de alta complejidad.
  • Participar con voz y voto técnico en comités de avalúos, sustentando posturas a través del análisis de datos.
Retos del puesto

El principal desafío de esta posición consiste en liderar la conceptualización, desarrollo e integración técnica del Modelo Automatizado de Valuación (AVM), combinando técnicas avanzadas de Machine Learning y analítica predictiva con la rigurosidad normativa bancaria, logrando contrastar con precisión el volumen operativo anual y reduciendo significativamente la exposición al riesgo por fluctuaciones en el valor de las garantías.

Los requisitos que debes cumplir son los siguientes:
  • Conocimientos obligatorios:
  • Dominio avanzado de Python para análisis de datos, estadística y desarrollo de modelos predictivos.
  • Conocimientos profundos en estadística aplicada, modelado matemático y análisis.
  • Manejo y consulta de bases de datos estructuradas y relacionales (SQL).
  • Conocimientos deseables:
  • Experiencia en técnicas de Machine Learning e Inteligencia Artificial aplicadas al sector financiero
  • Nociones o experiencia en valuación inmobiliaria, análisis de garantías o normatividad bancaria de avalúos.
  • Estudios de posgrado en Ciencia de Datos, Finanzas Cuantitativas, Estadística o Valuación.
  • Escolaridad:
  • Licenciatura concluida en Actuaría, Matemáticas Aplicadas, Ciencia de Datos, Estadística, Ingeniería en Inteligencia Artificial, Ingeniería Civil, Ingeniería Industrial o Arquitectura con perfil cuantitativo.
  • Experiencia:
  • Experiencia comprobable en modelado cuantitativo, análisis predictivo y procesamiento de bases de datos.
Competencias:
  • Pensamos en Grande
  • Emprendimiento
  • Decisiones basadas en datos