Sobre el puesto
BBVA AI Factory está buscando un Data Scientist para unirse a nuestro equipo vibrante en Madrid especializado en Machine Learning y Generative AI. Como parte del equipo AIF colaborarás con un grupo diverso de expertos para entregar soluciones de primera línea para el ecosistema agenteico con enfoque en evaluación, reutilización e impacto comercial. Propondrás, idearás y desarrollarás componentes listas para producción que traigan el estado del arte en IA a BBVA.
Responsabilidades clave
- Liderazgo técnico: diseñar y entregar componentes reutilizables en los espacios agenteico y de evaluaciones, como líder de un pequeño equipo multidisciplinario (científicos de datos e ingenieros).
- Comunicación de insights: presentar hallazgos y recomendaciones a stakeholders en toda la organización.
- Colaboración transversal: trabajar estrechamente con product managers, ingenieros y diseñadores para implementar soluciones basadas en datos e integrar eficazmente la capacidad de LLM.
- Mentoría: guiar y acompañar a miembros del equipo menos experimentados para fomentar su crecimiento y éxito.
- Compliance de mejores prácticas: asegurar que todos los entregables cumplan las normas y mejores prácticas de gobernanza de Advanced Analytics.
Cualificaciones
- Educación: título universitario (licenciatura o maestría) en Ciencias de la Computación, Estadística, Matemáticas o un área técnica relacionada.
- Experiencia: 2+ años trabajando como científico de datos en los espacios LLM y agenteico, incluyendo trabajo en equipos multidisciplinarios.
- Experticia en LLM: conocimiento avanzado de LLM, incluyendo optimización de modelos, diseño de agentes, evaluación y extracción de embeddings.
- Evaluación de IA: enfoque metodológico para la evaluación de desempeño, métricas de comportamiento, sesgos y riesgos de soluciones de IA, con experiencia práctica en frameworks de evaluación (p. ej. promptfoo, OpenAI Evals).
- Habilidades de comunicación: excelente capacidad para traducir conceptos técnicos complejos en insights de negocio accionables.
- Programación y frameworks de ML: dominio de Python, modelado estadístico y aprendizaje automático, con dominio del stack tradicional (Spark, scikit‑learn, etc.) y del stack agenteico (langgraph, agents SDK, etc.).
- Machine Learning aplicado: profundo conocimiento de un amplio conjunto de técnicas de aprendizaje automático aplicadas a la resolución de problemas complejos de negocio, incluyendo pruebas A/B para rendimiento de modelos.
- IA ética y ciencia de datos responsable: conocimiento de principios de IA ética, legislación de privacidad de datos (GDPR, CCPA) y compromiso con prácticas responsables.
Preferencias
- Experiencia previa en la industria financiera.
- Doctorado en Ciencias de la Computación, Estadística, Matemáticas o campo relacionado.
- Liderazgo de equipo técnico con foco en la entrega y el impacto comercial.
- Computación en la nube: experiencia en AWS, Google Cloud o Azure para soluciones escalables en ciencia de datos, con experiencia en Docker y Kubernetes.
- Modelos de código abierto: experiencia desarrollando soluciones que aprovechan modelos de código abierto (huggingface, etc.).
- Experiencia en causalidad: conocimiento y aplicación de métodos de inferencia causal para identificar y modelar relaciones causa‑efecto.
Habilidades
- Empatía
- Ética
- Innovación
- Orientación al cliente
- Pensamiento productivo
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