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 principales 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? Don’t miss any opportunity and... upload your CV! You will join our Talent Community so that we can send you future opportunities that match your profile. Leave your resume We are more than 121,000 colleagues across 25 countries, working in multidisciplinary teams where we understand the importance of work-life balance. We support our clients in the energy transition and are committed to inclusive growth. We are pioneers in adopting disruptive technologies that will shape the financial industry. Dare to define the future of banking!

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