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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.

BBVA: Transformando sueños en oportunidades? ¿Listo(a) para crear juntos?

Función principal del cargo

Analizar y transformar grandes volúmenes de datos en información de valor que apoye la toma de decisiones y contribuya a mejorar la experiencia del cliente, mediante la recopilación, limpieza y procesamiento de datos, la realización de análisis exploratorios, el desarrollo y aplicación de modelos estadísticos y de Machine Learning, la construcción y mantenimiento de pipelines de datos y modelos, y la visualización y comunicación efectiva de resultados, trabajando de manera colaborativa con equipos multidisciplinarios para traducir necesidades de negocio en soluciones basadas en datos y contribuir a la mejora continua de los procesos y metodologías de análisis.

Formación académica

Profesional egresado(a) en Estadística, Matemáticas, Ciencia de Datos, Ciencias de la Computación, Ingeniería de Sistemas, Ingeniería, Economía o carreras afines.

Experiencia

Mínimo 1 año de experiencia en análisis de datos, ciencia de datos, desarrollo de modelos estadísticos o de Machine Learning, procesamiento y exploración de datos, o funciones relacionadas.

Conocimientos técnicos/herramientas

- Manejo de Python y librerías para análisis y ciencia de datos como Pandas, NumPy y Scikit-learn.
- Manejo de R, deseable.
- Manejo de SQL y bases de datos relacionales y no relacionales.




- Conocimientos en estadística aplicada y análisis exploratorio de datos (EDA).
- Conocimientos en técnicas y algoritmos de Machine Learning, incluyendo regresión, clasificación y clustering.
- Manejo de herramientas de visualización de datos como Power BI, Tableau, Matplotlib, Seaborn o ggplot2.
- Conocimientos en construcción y mantenimiento de pipelines de datos y modelos.
- Conocimientos en plataformas de nube como AWS, Azure o GCP, deseable.
- Conocimientos en herramientas de Big Data como Apache Spark, deseable.

Habilidades y Competencias

- Pensamiento analítico.
- Capacidad para la resolución de problemas.
- Comunicación verbal y escrita efectiva.
- Capacidad para comunicar conceptos técnicos a audiencias no técnicas.
- Proactividad y capacidad de aprendizaje continuo.
- Trabajo en equipo y colaboración multidisciplinaria.
- Orientación al detalle.
- Capacidad para comprender y traducir necesidades de negocio en soluciones basadas en datos.

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