DATA SCIENTIST BUSINESS ANALYTICS PARTNER

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?

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.

• 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.

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.

• 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.

• Conocimiento del negocio bancario, particular