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DATA SCIENTIST COE Compliance

DATA SCIENTIST COE Compliance

Banco Bilbao Vizcaya Argentaria, SAMadrid, Comunidad de Madrid, Spain
Hace 21 días
Descripción del trabajo

DATA SCIENTIST COE Compliance

Apply remote type : Hybrid

Locations : 28050, MADRID, Madrid

Time type : Full time

Posted on : Posted 3 Days Ago

Time left to apply : End Date : January 26, 2025 (6 days left to apply)

Job requisition id : JR00061719

Excited to grow your career?

BBVA is a global company with more than 160 years of history that operates in more than 25 countries where we serve more than 80 million customers. We are more than 121,000 professionals working in multidisciplinary teams with profiles as diverse as financiers, legal experts, data scientists, developers, engineers, and designers.

Learn more about the area :

Cumplimiento, como parte del modelo de Control Interno, persigue desde su rol de segunda línea de defensa, contribuir de manera activa al desarrollo de la estrategia y propósito de BBVA, generando impacto y aportando valor en toda la organización. Por ello venimos evolucionando hacia un enfoque y una gestión preventiva del riesgo de Cumplimiento y Conducta que soportado en una robusta infraestructura tecnológica y de datos refuerce la Cultura de Cumplimiento en BBVA y dé respuesta al exigente entorno regulatorio y social.

About the job :

Dentro del área de Compliance Advanced Analytics, participarás en la definición y ejecución end-to-end de proyectos innovadores de analítica avanzada en el entorno corporativo (Datio). Aplicarás técnicas y metodologías de Big Data en un equipo con alcance global y participarás de forma activa en una Comunidad de Expertise de Data (COE) global y en una CoP de Data global, compartiendo experiencias y mejores prácticas con compañeros de otras geografías.

Nuestra ambición es intervenir de forma activa en la mejora y transformación de los procesos más relevantes de Compliance, basándonos en datos y desarrollando algoritmos que utilizan técnicas de IA y Machine Learning.

Buscamos una persona dinámica, apasionada por los datos y con las siguientes habilidades :

  • Experiencia (1-3 años) en Ciencia de Datos y con sólidos conocimientos en la materia.
  • Capacidad de trabajo en equipo y dotes de comunicación.
  • Capacidad de análisis y de síntesis.
  • Responsable y conocedor de los riesgos a considerar y mitigar en los modelos de Ciencia de Datos.

Cualificaciones :

  • Título Universitario : Licenciatura en Ingeniería Informática, Matemáticas, Estadística u otras similares y Máster o formación específica en Ciencia de Datos.
  • Experiencia en aplicación de técnicas de IA y Machine Learning en casos reales.
  • Amplio conocimiento en Data Analytics y dominio de herramientas de software de programación (R, Python, Spark, Hadoop, …) y sistemas de análisis de datos masivos (Big Data, Machine Learning).
  • Experiencia con herramientas de Reporting (Microstrategy, Tableau…).
  • Capacidad de comunicación efectiva con equipos de negocio, siendo capaz de traducir el lenguaje técnico en insights de valor que faciliten la toma de decisiones basadas en datos.
  • Se valorará positivamente :

  • Experiencia previa en el entorno ADA de BBVA.
  • Conocimiento de la infraestructura, procesos y datos de BBVA.
  • Conocimientos de técnicas de grafos.
  • Nivel de inglés mínimo tanto escrito como hablado : B2 (deseable C1).
  • Dentro de la Función de Cumplimiento Global, buscamos una persona que se incorpore al equipo Compliance Advanced Analytics en Madrid. Reportando jerárquicamente al responsable de dicho equipo, tu misión principal será la ejecución de proyectos de Ciencia de Datos, participando en los scrum Agile como Data Scientist.

    Participarás activamente en una COE global, compartiendo experiencias y mejores prácticas con los compañeros de otras geografías y en la CoP global de Data.

    Velarás por que los modelos desarrollados sean medidos de forma correcta y que se ajusten a los requisitos de la norma de Model Governance Framework.

    Skills :

    Artificial Intelligence (AI), Data Analysis, Deployment & Productivization of Models in AWS, Exploratory Data Analysis (EDA), Large Language Model (LLM) Fine-Tuning, Machine Learning, ML Algorithms (Classification), ML Algorithms (Prediction), Neural Networks, Optimization Algorithm, Reinforcement Learning, Unsupervised Learning.

    J-18808-Ljbffr