Data Scientist Expert

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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:

The BBVA Microfinance Foundation Group aims to maximize the impact it generates on the vulnerable small entrepreneurs it serves in five Latin American countries.

To achieve this, the Impact team drives an applied research agenda: it develops studies, analytical models, and use cases that make it possible to better understand the reality, needs, and behavior of entrepreneurs, guide the value proposition, and support them in their socioeconomic progress.

The team works at the intersection of data, customer knowledge, commercial strategy, and experimentation. Its purpose is not only to measure impact, but also to use evidence to design solutions, test them in the field, and facilitate the integration of those that generate value for customers and for the business.

This position offers the opportunity to apply advanced analytics to one of the main challenges of financial inclusion in Latin America: helping millions of entrepreneurs strengthen their businesses, improve their financial resilience, and generate sustainable well-being for their households.

The selected candidate will be able to combine Data Science, innovation, customer knowledge, and social impact methodology, participating directly in the creation and validation of solutions.

Design and develop analytical models, studies, and pilots that increase the social impact of the FMBBVA Group, improve the value proposition for entrepreneurs, and accelerate the sustainable growth of the business.
The selected candidate will transform customer, business, and territory data into concrete decisions, interventions, and solutions. They will work from the identification of a need or hypothesis through to the design of the model or pilot, its execution, and its evaluation for scaling.
They must work closely with the teams responsible for data, commercial, technology, finance, and risk to ensure the quality, viability, and sustainability of the solutions.

Main responsibilities:

1. Customer knowledge and applied research

• Design quantitative studies that make it possible to understand the economic, social, and business reality of the entrepreneurs served by the Group.

• Analyze the evolution of customers over time and identify patterns related to their growth, resilience, vulnerability, formalization, digitalization, and well-being.

• Analyze information from surveys, interviews, commercial interactions, digital channels, and transactional behavior.

• Formulate research questions and hypotheses that can be translated into commercial decisions, new products, services, or service models.

• Combine transactional, financial, sociodemographic, geographic, and survey data or other customer listening mechanisms.

• Turn complex statistical results into clear, actionable conclusions for business teams.

• Develop and improve corporate impact measurement methodologies.

• Contribute to the generation and dissemination of knowledge on financial inclusion, entrepreneurship, and social impact.

2. Development of commercial and impact models

• Design models (time series, segmentation models, estimation models, etc.) that make it possible to identify different entrepreneur profiles according to their needs and anticipate relevant behaviors.

• Design recommendation systems and next-best-product, service, content, or action models.

• Develop tracking indicators that make it possible to analyze the value generated for the customer and for the institution.

• Incorporate geomarketing and spatial analysis techniques to identify commercial opportunities, service gaps, and territorial needs.

• Evaluate new data sources that improve the performance, reach, and explainability of models.

• Ensure that models are robust, interpretable, and usable by the teams.

3. Preparation of analytical information: database quality and model maintenance

• Work with the Data and Technology teams to ensure the integrity, consistency, and traceability of the information used.

• Build and maintain analytical datasets suitable for the models, studies, and pilots under their responsibility.

• Define specific quality controls for the variables and sources used in the analyses.

• Collaborate on the evolution of the corporate information repository and the incorporation of new sources.

• Participate, when necessary, in initiatives related to the corporate information system, data architecture, or data migration.

• Document the data, variables, methodologies, and assumptions used in the models.

• Design dashboards and tracking tools that make it possible to visualize commercial and impact indicators.

• Prepare reports and ad hoc analyses linked to strategic decisions or priority initiatives.

• Present results to technical teams, business areas, and management bodies.

• Explain in simple terms the implications, limitations, and possible uses of the models.

This responsibility does not imply taking on as a main function the operational execution of monthly loads or the general maintenance of the data platform.

Work permit for Spain

Experience

• Around five years of experience in Data Science, Advanced Analytics, Customer Analytics, Commercial Intelligence, Econometrics, or related areas.

• Experience developing advanced analytics projects from problem definition through to implementation or use by the business.

• Experience working with complex databases and large volumes of information.

• Experience with models applied to customers, products, marketing, commercial strategy, or impact evaluation.

• Experience in the design and analysis of pilots, experiments, or use cases.

• Ability to lead workstreams and coordinate projects across different areas, countries, and business units.

• Experience in the financial, microfinance, insurance, fintech, consulting sectors, or sectors with large customer bases will be especially valued.

• Interest in and commitment to the social sphere.

Education

• University degree in Economics, Mathematics, Statistics, Engineering, Data Science, Physics, or related disciplines.

• Postgraduate training in Data Science, Econometrics, or Impact Evaluation will be valued.

Technical skills

• Advanced proficiency in Python and SQL (or related languages), experience with R.

• Experience developing clustering, classification, regression, recommendation, and time series models.

• Knowledge of machine learning techniques and model validation.

• Experience in feature engineering, data processing, and building analytical datasets.

• Knowledge of statistical inference, econometrics, and hypothesis testing techniques.

• Experience working in Cloud environments and with corporate data platforms.

• Knowledge of Oracle, SQL Server, or MySQL databases.

• Advanced Excel skills and the ability to prepare executive presentations.

Nice to have:

• Experience with A/B testing, experimental design, or impact evaluation methodologies.

• Knowledge of geomarketing, geographic information systems, or spatial analysis.

• Experience with Business Intelligence tools such as Power BI, Tableau, Oracle Analytics Cloud, or equivalents.

Personal competencies:

We are looking for a person who is:

• Rigorous and analytical, with solid methodological criteria.

• Resourceful and execution-oriented.

• Able to structure ambiguous problems and turn them into concrete projects.

• Curious and motivated to understand the reality of entrepreneurs.

• Creative in seeking new data sources and solutions.

• Able to work in a team and lead initiatives from start to finish.

• Able to explain complex analyses to non-technical audiences.

• Collaborative and comfortable working with regional and local teams.

• Motivated to use data to generate a tangible impact on the development of entrepreneurs.

Advanced SQL, Business, Data Visualization, Experimentation, Python (Programming Language)

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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.

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El Grupo Fundación Microfinanzas BBVA tiene como objetivo maximizar el impacto que genera en los pequeños emprendedores en situación de vulnerabilidad a los que atiende en cinco países de América Latina.

Para lograrlo, el equipo de Impacto impulsa una agenda de investigación aplicada: desarrolla estudios, modelos analíticos y casos de uso que permiten comprender mejor la realidad, las necesidades y el comportamiento de los emprendedores, orientar la oferta de valor y acompañarlos en su progreso socioeconómico.

El equipo trabaja en la intersección entre datos, conocimiento del cliente, estrategia comercial y experimentación. Su propósito no es únicamente medir el impacto, sino utilizar la evidencia para diseñar soluciones, probarlas en terreno y facilitar la integración de aquellas que generan valor para los clientes y para el negocio.

Esta posición ofrece la oportunidad de aplicar analítica avanzada a uno de los principales retos de la inclusión financiera en América Latina: contribuir a que millones de emprendedores puedan fortalecer sus negocios, mejorar su resiliencia financiera y generar bienestar sostenible para sus hogares.

La persona seleccionada podrá combinar Data Science, innovación, conocimiento de cliente y metodología de impacto social, participando directamente en la creación y validación de soluciones.

Diseñar y desarrollar modelos analíticos, estudios y pilotos que permitan aumentar el impacto social del Grupo FMBBVA, mejorar la propuesta de valor para los emprendedores y acelerar el crecimiento sostenible del negocio.
La persona seleccionada transformará datos de clientes, negocio y territorio en decisiones, intervenciones y soluciones concretas. Trabajará desde la identificación de una necesidad o hipótesis hasta el diseño del modelo o piloto, su ejecución y evaluación para su escalamiento.
Deberá trabajar estrechamente con los equipos responsables de datos, comercial, tecnología, finanzas y riesgos para asegurar la calidad, viabilidad y sostenibilidad de las soluciones.

Principales responsabilidades:

1. Conocimiento del cliente e investigación aplicada

• Diseñar estudios cuantitativos que permitan comprender la realidad económica, social y empresarial de los emprendedores atendidos por el Grupo.

• Analizar la evolución de los clientes a lo largo del tiempo e identificar patrones relacionados con su crecimiento, resiliencia, vulnerabilidad, formalización, digitalización y bienestar.

• Analizar información procedente de encuestas, entrevistas, interacciones comerciales, canales digitales y comportamiento transaccional.

• Formular preguntas de investigación e hipótesis que puedan traducirse en decisiones comerciales, nuevos productos, servicios o modelos de atención.

• Combinar información transaccional, financiera, sociodemográfica, geográfica y procedente de encuestas u otros mecanismos de escucha del cliente.

• Convertir resultados estadísticos complejos en conclusiones claras y accionables para los equipos de negocio.

• Desarrollar y mejorar metodologías corporativas de medición de impacto.

• Contribuir a la generación y difusión de conocimiento sobre inclusión financiera, emprendimiento e impacto social.

2. Desarrollo de modelos comerciales y de impacto

• Diseñar modelos (series temporales, modelos de segmentación, modelos de estimación, etc.) que permitan identificar diferentes perfiles de emprendedores según sus necesidades y anticipar comportamientos relevantes.

• Diseñar sistemas de recomendación y modelos de siguiente mejor producto, servicio, contenido o acción.

• Desarrollar indicadores de seguimiento que permitan analizar el valor generado para el cliente y para la entidad.

• Incorporar técnicas de geomarketing y análisis espacial para identificar oportunidades comerciales, brechas de atención y necesidades territoriales

• Evaluar nuevas fuentes de datos que permitan mejorar el desempeño, alcance y explicabilidad de los modelos.

• Asegurar que los modelos sean robustos, interpretables y utilizables por los equipos

3. Preparación de la información analítica: calidad de bases y mantenimiento de modelos

• Trabajar con los equipos de Data y Tecnología para asegurar la integridad, consistencia y trazabilidad de la información utilizada.

• Construir y mantener datasets analíticos adecuados para los modelos, estudios y pilotos bajo su responsabilidad.

• Definir controles de calidad específicos para las variables y fuentes utilizadas en los análisis.

• Colaborar en la evolución del repositorio corporativo de información y en la incorporación de nuevas fuentes.

• Participar, cuando sea necesario, en iniciativas relacionadas con el sistema de información corporativo, la arquitectura de datos o la migración de información.

• Documentar los datos, variables, metodologías y supuestos empleados en los modelos.

• Diseñar dashboards y herramientas de seguimiento que permitan visualizar indicadores comerciales y de impacto.

• Elaborar informes y análisis ad hoc vinculados con decisiones estratégicas o iniciativas prioritarias.

• Presentar resultados a equipos técnicos, áreas de negocio y órganos de dirección.

• Explicar de forma sencilla las implicaciones, limitaciones y posibles usos de los modelos.

Esta responsabilidad no implica asumir como función principal la ejecución operativa de las cargas mensuales o el mantenimiento general de la plataforma de datos.

Permiso para trabajar en España

Experiencia

• Alrededor de cinco años de experiencia en Data Science, Advanced Analytics, Customer Analytics, Inteligencia Comercial, Econometría o áreas relacionadas.

• Experiencia desarrollando proyectos de analítica avanzada desde la definición del problema hasta su implementación o utilización por el negocio.

• Experiencia trabajando con bases de datos complejas y grandes volúmenes de información.

• Experiencia en modelos aplicados a clientes, productos, marketing, estrategia comercial o evaluación de impacto.

• Experiencia en diseño y análisis de pilotos, experimentos o casos de uso.

• Capacidad para liderar workstreams y coordinar proyectos con diferentes áreas, países y unidades de negocio.

• Se valorará especialmente la experiencia en el sector financiero, microfinanciero, asegurador, fintech, consultoría o sectores con grandes bases de clientes.

• Interés y compromiso con el ámbito social

Formación

• Titulación universitaria en Economía, Matemáticas, Estadística, Ingeniería, Ciencias de Datos, Física o disciplinas afines.

• Se valorará formación de posgrado en Data Science, Econometría o Evaluación de Impacto.

Conocimientos técnicos

• Dominio avanzado de Python y SQL (o lenguajes afines), experiencia en R

• Experiencia desarrollando modelos de clustering, clasificación, regresión, recomendación y series temporales.

• Conocimiento de técnicas de machine learning y validación de modelos.

• Experiencia en ingeniería de variables, tratamiento de datos y construcción de datasets analíticos.

• Conocimiento de técnicas de inferencia estadística, econometría y contraste de hipótesis.

• Experiencia trabajando en entornos Cloud y con plataformas corporativas de datos.

• Conocimiento de bases de datos Oracle, SQL Server o MySQL.

• Manejo avanzado de Excel y capacidad para preparar presentaciones ejecutivas.

Se valorará:

• Experiencia con pruebas A/B, diseño experimental o metodologías de evaluación de impacto;

• Conocimiento de geomarketing, sistemas de información geográfica o análisis espacial.

• Experiencia con herramientas de Business Intelligence como Power BI, Tableau, Oracle Analytics Cloud o equivalentes.

Competencias personales:

Buscamos una persona:

• Rigurosa y analítica, con sólidos criterios metodológicos.

• Resolutiva y orientada a la ejecución.

• Capaz de estructurar problemas ambiguos y convertirlos en proyectos concretos.

• Curiosa y motivada por comprender la realidad de los emprendedores.

• Creativa en la búsqueda de nuevas fuentes de datos y soluciones.

• Con capacidad para trabajar en equipo y liderar iniciativas de principio a fin.

• Capaz de explicar análisis complejos a audiencias no técnicas.

• Colaborativa y cómoda trabajando con equipos regionales y locales.

• Motivada por utilizar los datos para generar un impacto tangible en el desarrollo de los emprendedores.

Advanced SQL, Business, Data Visualization, Experimentation, Python (Programming Language)