2,163,220open jobs
139,131companies
240,217added this week
Browse all
Location
In office (Cuauhtémoc)
Employment
Full-Time

Confirmed on the employer's own hiring board on Nov 11, 2026. First seen by Alion on Nov 10, 2026. BBVA scores A on the Alion truth index.

Overview
Company
Impact
Profile match
BBVA (Banco Bilbao Vizcaya Argentaria) is a Spanish multinational banking group with its registered head office in Bilbao and corporate headquarters in Madrid, offering retail, business, corporate and investment banking, payments and asset management. It reports more than 160 years of history, operations in over 25 countries, more than 80 million customers and over 121,000 employees, with major franchises in Spain, Mexico, Turkey through Garanti BBVA, Colombia, Peru and Argentina. Its global careers board lists data scientists, software engineers and architects, risk and compliance analysts, corporate and investment banking staff, and branch and SME relationship roles.

Fecha límite para apuntarse:

2026-11-18

¿Quieres desarrollar tu carrera profesional?

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.

¿Qué estamos buscando?

Propósito de la posición

  • Contribuir al diseño, desarrollo, ejecución y mejora de las metodologías de evaluación del riesgo de lavado de dinero y financiamiento al terrorismo (PLD/FT) a nivel entidad, bajo un enfoque basado en riesgos (Risk-Based Approach). Mediante el análisis avanzado de datos y la modelación matemática y estadística, apoyar la identificación y medición de los factores de riesgo, la evaluación de la efectividad de los controles y la estimación del riesgo residual, conforme al marco metodológico aplicable al Grupo. Producir resultados sólidos, trazables y útiles para orientar la gestión y el apetito de riesgo.

La contribución diferencial que buscamos

  • Buscamos a una persona con formación cuantitativa sólida, dominio práctico de programación y capacidad para diseñar medidas rigurosas de fenómenos que no se observan directamente, se registran de forma incompleta o tienen múltiples dimensiones. Debe transformar conceptos de riesgo en variables, hipótesis, indicadores y modelos; justificar la selección de datos y variables aproximativas (proxies), reconocer sesgos e incertidumbre y evaluar la validez de los resultados.
  • Aportará especial valor la experiencia en metodologías de evaluación de riesgos (risk assessment) o en medición de fenómenos como pobreza, desigualdad, economía informal, corrupción, vulnerabilidad o gobernanza.

Responsabilidades principale s

  • Desarrollo de metodologías de Risk Assessment. Participar en el diseño, aplicación, calibración y mantenimiento de metodologías de evaluación del riesgo PLD/FT a nivel entidad, con un enfoque basado en riesgos.
  • Medición del riesgo inherente, controles y riesgo residual. Construir y probar componentes cuantitativos para analizar exposición por factores de riesgo, evaluar la efectividad de controles y consolidar resultados para una visión integral del riesgo; documentar las reglas de agregación, supuestos y límites de interpretación.
  • Cuantificación de fenómenos complejos. Definir variables observables y proxies, construir y contrastar indicadores simples o compuestos y justificar criterios de normalización, ponderación y agregación. Examinar subregistro, representatividad, calidad de las fuentes e incertidumbre, evitando confundir una medida aproximativa con la magnitud real del fenómeno.
  • Modelación matemática y validación estadística. Formular hipótesis, seleccionar y aplicar métodos descriptivos, explicativos o predictivos según el problema; comparar alternativas y validar su pertinencia.
  • Realizar pruebas de sensibilidad, estabilidad y robustez y, cuando resulte apropiado, emplear técnicas multivariadas, modelos de variables latentes o simulaciones.
  • Explotación y preparación de datos a gran escala. Desarrollar programas y procesos automatizados para la extracción, depuración, transformación y análisis de datos, utilizando herramientas como Python y SQL, que permitan construir, ejecutar y validar modelos cuantitativos de evaluación del riesgo.
  • Revisión y documentación metodológica. Contrastar resultados con evidencia y fuentes independientes cuando sea posible, detectar inconsistencias, mantener fichas técnicas y respaldos de cálculo, y colaborar con áreas de Datos, Cumplimiento y Riesgos en la mejora de modelos y la evaluación de controles.
  • Innovación e inteligencia artificial. Explorar y aplicar responsablemente herramientas de IA generativa y analítica avanzada para automatizar tareas, investigar alternativas metodológicas y mejorar procesos. Verificar exactitud, confidencialidad, sesgos y explicabilidad conforme a las políticas del Banco.

Capacidades imprescindibles

  • Fundamento matemático y estadístico. Dominio sólido de probabilidad, estadística descriptiva e

inferencial, análisis multivariado y criterios de selección y evaluación de modelos; capacidad para relacionar

métodos cuantitativos con problemas reales de medición.

  • Diseño de indicadores y medición indirecta. Capacidad para operacionalizar conceptos, seleccionar

variables observables y proxies, construir y validar índices e indicadores, identificar sesgos de medición y

evaluar si los resultados representan razonablemente el fenómeno que se pretende medir.

  • Programación y manejo avanzado de datos. Dominio práctico de Python y SQL para extracción,

depuración, transformación, análisis y automatización; capacidad para desarrollar procesos verificables,

eficientes y documentados.

  • Rigor metodológico y validación. Capacidad para cuestionar supuestos, reconocer subregistro, sesgos y

límites de los datos, contrastar métodos, probar escenarios y comunicar incertidumbre; evitar atribuir

precisión excesiva a estimaciones indirectas.

  • Pensamiento crítico y resolución de problemas. Aptitud para formular hipótesis, investigar anomalías,

contrastar explicaciones y proponer soluciones metodológicas basadas en evidencia.

  • Colaboración y comunicación técnica. Autonomía para ejecutar análisis complejos y capacidad para

explicar métodos, resultados e incertidumbre a especialistas y responsables no técnicos, con atención al

detalle y confidencialidad.

Experiencia profesional

  • Indispensable. Experiencia demostrable en análisis cuantitativo con Python y SQL, procesamiento de bases

de datos complejas y construcción o aplicación de modelos matemáticos o estadísticos; documentación de

procedimientos y validación de resultados.

  • Muy valorada. Participación en el diseño, aplicación o validación de metodologías de evaluación de riesgos

(risk assessment), efectividad de controles, índices compuestos o modelos de clasificación, puntuación y

agregación de riesgos.

  • Muy valorada. Experiencia en el desarrollo, aplicación o validación de metodologías cuantitativas para

medir fenómenos complejos, multidimensionales, parcialmente observables o sujetos a incertidumbre (por

ejemplo, pobreza, desigualdad, vulnerabilidad, economía informal, corrupción, gobernanza o salud pública).

Se valorarán trabajos con índices compuestos, métodos econométricos, inferencia estadística, modelos de

variables latentes, análisis de sensibilidad o estimación de incertidumbre; pueden provenir de ámbitos

ajenos al sector financiero.

  • Deseable. Experiencia en PLD/FT, fraude, riesgos financieros u operativos, tratamiento de información

bancaria, uso de plataformas en la nube o desarrollo de soluciones de IA y visualización analítica.

Formación académica

Licenciatura o ingeniería con preparación sólida en matemáticas, estadística, programación y métodos de

investigación cuantitativa. Se consideran pertinentes, entre otras, las siguientes formaciones:

  • Ciencias cuantitativas. Actuaría, Matemáticas, Estadística, Matemáticas Aplicadas, Física, Ciencia de Datos,

Ciencias de la Computación, Investigación de Operaciones y afines.

  • Ingenierías. Cualquier especialidad de ingeniería -incluidas Sistemas, Industrial, Química y Física- que

acredite formación matemática y experiencia práctica en análisis y modelación de datos.

  • Economía, salud y ciencias sociales cuantitativas. Economía, Econometría, Finanzas Cuantitativas,

Demografía, Políticas Públicas, Sociología cuantitativa, Bioestadística, Epidemiología o Psicometría, y otras

disciplinas con métodos numéricos, estadística y programación acreditados.

Posgrado o formación complementaria en Estadística, Econometría, Ciencia de Datos, Modelación Matemática,

Bioestadística o Evaluación de Riesgos: deseable, no excluyente.

Idiomas

Español: expresión oral y escrita clara y precisa, especialmente para documentar metodologías y explicar

resultados. Inglés: nivel funcional para consultar documentación técnica, interactuar con equipos y elaborar

materiales de trabajo; B2 o equivalente, deseable.

En caso de requerir algún ajuste razonable* en tu proceso de selección, comunícalo al reclutador/a en el primer contacto.

En BBVA creemos que contar con un equipo diverso, nos hace ser un mejor banco. Por este motivo apoyamos activamente la diversidad, la inclusión y la igualdad de oportunidades, sin importar cual sea su origen étnico o nacional, sexo, edad, religión, discapacidad, orientación sexual, identidad o expresión de género, la condición social, la condición de salud, las opiniones, el estado civil o cualquier otra que atente contra la dignidad humana y tenga por objeto anular o menoscabar los derechos y libertades de las personas. Estamos seguros que cultivando un ambiente de trabajo colaborativo e inclusivo podremos mostrar lo mejor de nosotros mismos.

*Los ajustes razonables comprenden las modificaciones y/o adaptaciones que podrá hacer la empresa , durante tu proceso de selección, con la finalidad de que puedas llevar a cabo dicho proceso de forma adecuada.

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

Free account
Stop reading job ads. Get the ones that fit.
One free account turns this page into a shortlist built around your stack, your level and your pay.
Match on every job. Stack, seniority, pay and location, scored against your profile.
2,163,220 open roles. Read straight off company career pages, refreshed every day.
Unlimited applications. Every one you send is tracked in one place, on-site or on a company board.
3 tailored CVs a month. Rewritten for the exact job you are applying to. Included free.
Create a free account Continue with Google
Free forever. No card. Under a minute.

Your match

How well do you fit this role?
Two answers are enough for a real match. No account needed.
Check my fit
Answers stay in this browser until you create an account.

Recommended for you based on this role

Finance
Similar stack
Same company
Cuauhtémoc
In office · Full-Time · 7+ years exp · Bachelor's Degree · Mexico City
SQL
Analytics
Cognos
Apply
In office · Full-Time · 10+ years exp · Master's Degree · Mexico
Apply
Auditor de Campo 10 hours ago
In office · Full-Time · Mérida
Apply
Hybrid · Internship · Bachelor's Degree · Mexico City
Analytics
Microsoft Excel
Apply
In office · Full-Time · Bachelor's Degree · Monterrey · Juárez · Mexico City
Apply
In office · Full-Time · High School Diploma · Cuauhtémoc
Apply
In office · Full-Time · Cuauhtémoc
Apply
In office · Full-Time · Cuauhtémoc
Apply
Hybrid · Full-Time · Bachelor's Degree · Cuauhtémoc
Python
Apply
In office · Full-Time · 3+ years exp · Bachelor's Degree · Cuauhtémoc
Python
SQL
Scala
Python
pySpark
AI/ML
Spark
Fine-tuning
Embeddings
NLP
LLM
RAG
Machine Learning
DevOps
Git
AWS
Apply
See all jobs
This is one of many
2,163,220 more open roles from verified company boards, updated every day.