• Innovación aplicada en datos, inteligencia artificial generativa y banca.
• Creación de soluciones disruptivas combinando visión estratégica con rigor técnico.
• Impulso de la transformación digital garantizando el uso técnico y sostenible de tecnologías emergentes.

Retos del puesto:

• Pensamiento crítico: Capacidad de analizar, evaluar y cuestionar información y argumentos de manera objetiva, rigurosa y lógica, identificando sesgos o inconsistencias, para fundamentar decisiones responsables y generar soluciones innovadoras en contextos complejos y cambiantes.

• Resolución de problemas complejos: Analizar situaciones multifactoriales, identificar causas raíz, valorar alternativas con pensamiento crítico y aplicar soluciones innovadoras, anticipando riesgos y consecuencias, para lograr decisiones efectivas que generen valor sostenible en contextos dinámicos y cambiantes.

• Colaboración Multidisciplinar: Capacidad probada para trabajar eficazmente en equipos con perfiles diversos, incluyendo ingenieros de aplicación, otros investigadores con diferentes especializaciones y, potencialmente, expertos del dominio de negocio. La investigación moderna en IA es un a aventura de equipo.

Si te interesa formar parte de nuestro equipo, esta oportunidad es para ti.

La vacante tiene un esquema laboral hibrido, con sede en el Corporativo Torre BBVA, Ciudad de México.

Los requisitos que debes cumplir son los siguientes:

Escolaridad:

• Licenciatura en Matemáticas, Ingeniería, Actuariales, Informática o afín.

• Maestría o Doctorado (PhD, DSc) en Ciencias de la Computación, Estadística, Ingeniería, Matemáticas Aplicadas o un campo cuantitativo estrechamente relacionado es un requisito fundamental y no negociable para este rol. (indispensable)

Experiencia:

• Experiencia de 4 a 7 años en proyectos de IA, ML y Programación.

Conocimientos indispensables:

• Fundamentos de IA/ML: Una comprensión profunda y teórica de los algoritmos y técnicas fundamentales de la IA y el Machine Learning. Esto incluye, pero no se limita a, conceptos como algoritmos de búsqueda, técnicas de regularización, optimización convexa y no convexa, modelos probabilísticos, y modelos predictivos.

• Programación: Nivel experto en Python, el lenguaje de facto para la investigación en IA. El conocimiento de lenguajes de más bajo nivel como C++ o Java es valorado por su eficiencia computacional, pero es secundario a la fluidez en Python y su ecosistema científico (NumPy, pandas, etc.).

Conocimientos deseables:

• Interés en Banca y Finanzas: Una curiosidad genuina y un interés demostrable en la aplicación de la IA a los problemas complejos y únicos del sector financiero. No se requiere experiencia previa, pero sí la motivación para aprender y aplicar sus habilidades en este dominio.

• Experiencia en Plataformas de ML: Experiencia práctica y demostrable con las principales plataformas de deep learning como PyTorch y TensorFlow/Keras. Se espera que los candidatos no solo sean usuarios, sino que comprendan el funcionamiento interno de estos frameworks.

• Especialización en Áreas de Vanguardia: Experiencia demostrada en una o más áreas de investigación de especial relevancia para el sector financiero. Estas incluyen, de forma destacada, el Aprendizaje por Refuerzo (Reinforcement Learning, RL) para la toma de decisiones secuenciales, los agentes basados en Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs), la teoría de juegos, el diseño de mecanismos, el modelado basado en agentes (ABM), el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) para el análisis de datos no estructurados, o la criptografía para la seguridad y la privacidad.

• Ingeniería de Software: Comodidad con la creación rápida de prototipos y la aplicación de procesos de desarrollo de software disciplinados. Aunque no son ingenieros de software de producción, se valora la capacidad de escribir código limpio, modular y reproducible en un entorno colaborativo utilizando herramientas como Git.

Si cumples con los requisitos, no pierdas la oportunidad de postularte. Ten a la mano tu CV actualizado.