¿Te entusiasma hacer crecer tu carrera?

BBVA es una compañía global con más de 160 años de historia que opera en más de 25 países donde damos servicio a más de 80 millones de clientes. Somos más de 121.000 profesionales trabajando en equipos multidisciplinares con perfiles tan diversos como financieros, expertos legales, científicos de datos, desarrolladores, ingenieros y diseñadores.

Conoce más sobre el área:

Ubicación organizativa: Pertenece al área de Data & Analytics dentro del área de Desarrollo de Negocio Retail de España.

Tipo de servicio: Como data scientist tendrás la oportunidad de prestar soporte transversal a diversas áreas en todo lo relacionado con la analítica avanzada de datos de cliente (segmentos, productos, Riesgos, CRM,, …), y para ello contamos con un entorno cloud basado en AWS, lo que te permitirá desarrollar y desplegar soluciones analíticas de manera ágil, escalable y con acceso a un ecosistema avanzado de herramientas de datos e inteligencia artificial.

El conocimiento profundo del cliente, desde diferentes ángulos, permitirá impulsar la toma de decisiones de negocio: desde valorar el impacto de la creación ó modificación de productos, hasta seleccionar de forma precisa los públicos objetivo para acciones comerciales, diseñar seguimientos de KPIs estratégicos para la entidad o analizar la posición frente a la competencia.

Pero lo más relevante es que tu trabajo tendrá un efecto directo en la experiencia y satisfacción de los clientes. Serás parte de un equipo que convierte los datos en acciones concretas, clientes accionables y decisiones estratégicas, aportando una gran parte de lo que el negocio necesita para seguir creciendo y transformándose.

El Área: El área de Data & Analytics de Desarrollo de Negocio Retail España está formada por científicos de datos cuya función principal es la creación de capacidades analíticas avanzadas a partir de datos de clientes, operativa y productos de los mismos.

Desde la Disciplina de Data & Analytics se da soporte a todas las áreas de negocio en lo referente al análisis de datos, logrando un impacto tangible en las mismas. Además, se comparte conocimiento y colabora en la formación de otros científicos de datos, manteniéndose al día de la última tecnología, herramientas, software, técnicas y métodos, y participando activamente en las dinámicas de ésta.

Tareas principales:

• Análisis y explotación de la base de datos.
• Desarrollo end to end de proyectos de machine learning en entornos cloud (AWS).
• Automatización y productivización de procesos.
• Acompañar a los equipos responsables durante las fases de implantación e integración de los proyectos.
• Coordinar el mantenimiento y reentrenamientos periódicos de modelos garantizando que cumplen con la normativa vigente.
• Elaborar y mantener el backlog de producto con foco en maximizar el valor del cliente.
• Alinear los objetivos del área con los planes estratégicos de negocio.
• Actuar como punto de contacto entre stakeholders técnicos (científicos de datos, IT) y funcionales (negocio, cumplimiento).
• Identificar oportunidades de mejora mediante análisis de performance, benchmarking y feedback del negocio.
• Impulsar la innovación en herramientas, técnicas analíticas y fuentes de datos.
  
  

Organización y dinámica de trabajo:

• Planificaciones periódicas de proyectos.
• Posibilidad de integración en equipos de negocio específicos.
• Demos trimestrales para compartir proyectos entre todos los miembros de la Disciplina de Advanced Analytics.
  
  

Conciliación y bienestar:

• Flexibilidad horaria real: tú organizas tú trabajo contigo mismo / con tus compañeros.
• Organiza como quieras el 60% presencial / 40% teletrabajo.
• Amplio plan de formación en el área: skills, finanzas, herramientas técnicas, formación externa, talleres de equipo…
  
  

Sobre el puesto

Qué buscamos:

• Persona con experiencia en el análisis y explotación de bases de datos, y en el desarrollo de modelos de machine learning, con experiencia en programación y en metodologías Big Data.
• Valoramos la capacidad de aprendizaje continuo y las ganas de innovar y proponer nuevas formas de hacer las cosas.
• Una persona con autonomía para desarrollar tareas y alcanzar objetivos, que se cuestione los retos para llegar más allá y generar el mayor impacto posible en el crecimiento del negocio y del cliente.
• Es imprescindible una actitud que promueva un buen clima de trabajo en el equipo, aportando proactividad, con flexibilidad y capacidad para adaptarse a los cambios, asumir nuevos retos y aprender.
  
  

Requisitos:

Formación Académica:

• Titulación en Estadística, Matemáticas, Ingeniería, Física o similar.
• Deseable máster o formación especializada en Ciencia de Datos ó Inteligencia Artificial.
• Deseable certificaciones en AWS.
  
  

Conocimientos Técnicos:

• Experiencia de más de 4 años en analítica de datos.
• Experiencia en diseño y manejo de bases de datos en lenguajes como PySpark, Python, SQL, SAS.
• Experiencia en el desarrollo y validación de modelos estadísticos.
• Entendimiento del ciclo de vida de los modelos: desarrollo, validación, implantación, seguimiento y recalibración.
• Manejo de herramientas de control de versiones como Git y Bitbucket .
• Deseable: conocimiento del negocio bancario: productos financieros, segmentos de clientes, canales de comunicación, etc.
• Deseable: Uso de herramientas de BI como Microstrategy, Tableau, Qlik, etc.
  
  

Capacidad Analítica y Toma de Decisiones:

• Capacidad de análisis de resultados.
• Habilidad para tomar decisiones fundamentadas a partir de los datos.
• Capacidad de adaptación ante limitaciones de datos o tiempos.
• Enfoque crítico frente a coste/beneficio de planteamientos de proyectos.
• Capacidad para definir y priorizar un backlog alineado con objetivos de negocio .
  
  

Comunicación y Colaboración:

• Habilidades de comunicación clara con equipos técnicos (científicos de datos, desarrolladores) y no técnicos (negocio, riesgos, reguladores).
• Capacidad de liderar y facilitar workshops con stakeholders.
• Actitud colaborativa y constructiva en entornos multidisciplinarios.
  
  

Habilidades:

Análisis de datos, Big Data, Bitbucket, Ciencia de datos, Empatía, Ética, Innovación, Jupyter Notebook, Orientación al cliente, Pensamiento proactivo, PySpark, Python (lenguaje de programación), Python para análisis de datos, Visualización de datos