{"id":4056028,"url":"https://alion.io/job/bbva-aml-risk-management-frameworks","title":"AML Risk Management Frameworks","company":{"id":41135,"name":"BBVA","domain":"bbva.com","url":"https://alion.io/company/news-bbva","size_band":"1001-5000","is_staffing_agency":false,"employer_type":"direct","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":"Workday","truth_index":{"grade":"A","score":92,"open_postings":98,"ghost_share":0,"stale_share":0.5,"repost_share":0.041,"time_to_fill_p50_days":13,"computed_at":"2026-11-11T05:49:22Z"}},"role":"Finance","role_family":"Finance","seniority":null,"employment_type":"full_time","work_mode":"on_site","remote_scope":null,"remote_scope_basis":null,"remote_working_hours":null,"hiring_geo_confidence":"structured","locations":["Cuauhtémoc, Mexico"],"countries":["MX"],"hiring_countries":[],"hiring_countries_total":0,"salary":null,"salary_estimate":null,"experience_years_min":null,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"Python","optional":false},{"name":"SQL","optional":false}],"status":"live","first_seen_at":"2026-11-10T00:00:00Z","employer_posted_date":"2026-11-10","last_verified_at":"2026-11-11T07:54:57Z","board_verified":true,"closed_at":null,"days_open":1,"trust":{"level":"ok","repost_count":null,"flags":[],"days_open":1},"description":"Fecha límite para apuntarse:\n2026-11-18¿Quieres desarrollar tu carrera profesional?\nBBVA 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.\n¿Qué estamos buscando?\nPropósito de la posición\nContribuir 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.\nLa contribución diferencial que buscamos\nBuscamos 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. \nAportará 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.\nResponsabilidades principale s\nDesarrollo 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.\nMedición 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.\nCuantificación 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.\nModelación matemática y validación estadística. Formular hipótesis, seleccionar y aplicar métodos descriptivos, explicativos o predictivos según el problema; comparar alternativas y validar su pertinencia.\nRealizar pruebas de sensibilidad, estabilidad y robustez y, cuando resulte apropiado, emplear técnicas multivariadas, modelos de variables latentes o simulaciones.\nExplotación 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.\nRevisión 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.\nInnovación 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.\nCapacidades imprescindibles\nFundamento matemático y estadístico. Dominio sólido de probabilidad, estadística descriptiva e\ninferencial, análisis multivariado y criterios de selección y evaluación de modelos; capacidad para relacionar\nmétodos cuantitativos con problemas reales de medición.\nDiseño de indicadores y medición indirecta. Capacidad para operacionalizar conceptos, seleccionar\nvariables observables y proxies, construir y validar índices e indicadores, identificar sesgos de medición y\nevaluar si los resultados representan razonablemente el fenómeno que se pretende medir.\nProgramación y manejo avanzado de datos. Dominio práctico de Python y SQL para extracción,\ndepuración, transformación, análisis y automatización; capacidad para desarrollar procesos verificables,\neficientes y documentados.\nRigor metodológico y validación. Capacidad para cuestionar supuestos, reconocer subregistro, sesgos y\nlímites de los datos, contrastar métodos, probar escenarios y comunicar incertidumbre; evitar atribuir\nprecisión excesiva a estimaciones indirectas.\nPensamiento crítico y resolución de problemas. Aptitud para formular hipótesis, investigar anomalías,\ncontrastar explicaciones y proponer soluciones metodológicas basadas en evidencia.\nColaboración y comunicación técnica. Autonomía para ejecutar análisis complejos y capacidad para\nexplicar métodos, resultados e incertidumbre a especialistas y responsables no técnicos, con atención al\ndetalle y confidencialidad.\nExperiencia profesional\nIndispensable. Experiencia demostrable en análisis cuantitativo con Python y SQL, procesamiento de bases\nde datos complejas y construcción o aplicación de modelos matemáticos o estadísticos; documentación de\nprocedimientos y validación de resultados.\nMuy valorada. Participación en el diseño, aplicación o validación de metodologías de evaluación de riesgos\n(risk assessment), efectividad de controles, índices compuestos o modelos de clasificación, puntuación y\nagregación de riesgos.\nMuy valorada. Experiencia en el desarrollo, aplicación o validación de metodologías cuantitativas para\nmedir fenómenos complejos, multidimensionales, parcialmente observables o sujetos a incertidumbre (por\nejemplo, pobreza, desigualdad, vulnerabilidad, economía informal, corrupción, gobernanza o salud pública).\nSe valorarán trabajos con índices compuestos, métodos econométricos, inferencia estadística, modelos de\nvariables latentes, análisis de sensibilidad o estimación de incertidumbre; pueden provenir de ámbitos\najenos al sector financiero.\nDeseable. Experiencia en PLD/FT, fraude, riesgos financieros u operativos, tratamiento de información\nbancaria, uso de plataformas en la nube o desarrollo de soluciones de IA y visualización analítica.\nFormación académica\nLicenciatura o ingeniería con preparación sólida en matemáticas, estadística, programación y métodos de\ninvestigación cuantitativa. Se consideran pertinentes, entre otras, las siguientes formaciones:\nCiencias cuantitativas. 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Inglés: nivel funcional para consultar documentación técnica, interactuar con equipos y elaborar\nmateriales de trabajo; B2 o equivalente, deseable.\nEn caso de requerir algún ajuste razonable* en tu proceso de selección, comunícalo al reclutador/a en el primer contacto.\nEn 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. 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