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BBVA en México

Senior Machine Learning Engineer — GenAI / Agentic AI (Ciudad de México, Miguel Hidalgo)

Ciudad de Mexico, Cuauhtémoc, 06600Posted Yesterday
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Job Description

Fecha límite para apuntarse:

2026-06-01

¿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?

Buscamos a alguien con un perfil orientado a ingeniería y desarrollo de productos productivos con un fuerte interés en soluciones de IA tradicional y GenAI. Quien ocupe la posición participará en la construcción e integración de modelos de ML y LLMs dentro de aplicaciones empresariales, trabajando de la mano con perfiles Senior en pipelines, APIs, arquitecturas RAG y automatización basada en agentes. La vacante ofrece un esquema laboral de asistencia híbrido, con sede en el Corporativo Torre BBVA.

Principales Responsabilidades

  • Implementar componentes de soluciones de Machine Learning y GenAI.

  • Construir y mantener pipelines básicos de datos y ML.

  • Integrar APIs de modelos fundacionales (LLMs).

  • Participar activamente en desarrollos RAG y asistentes corporativos.

  • Colaborar en procesos de testing, debugging y monitoreo de modelos.

  • Documentar componentes y desarrollos técnicos bajo buenas prácticas.

  • Seguir metodologías de ingeniería de software y CI/CD.

Retos del Puesto

Afrontar una curva de aprendizaje acelerada para integrarse exitosamente a arquitecturas complejas (RAG y Agentes), logrando llevar modelos de entornos de experimentación a sistemas productivos y empresariales reales, y manteniendo una actualización constante en el ecosistema de GenAI que evoluciona constantemente.

Requisitos

Conocimientos y Experiencia

  • Conocimientos Obligatorios: Fundamentos de ML (clasificación, regresión, evaluación de modelos). GenAI: Conocimiento básico de prompting, embeddings, RAG y APIs de LLM. Experiencia académica o práctica con frameworks de GenAI. Ingeniería/Programación: Python sólido, Git, APIs REST básicas, testing básico y Docker básico. Librerías: Pandas, NumPy y Scikit-learn.

  • Conocimientos Deseables: Manejo de SQL para consulta de datos. Conocimiento de métricas de evaluación específicas tanto para ML tradicional como para LLMs. Conocimiento básico de servicios Cloud (preferentemente AWS). Buenas prácticas de documentación técnica.

  • Escolaridad: Licenciatura/Ingeniería en Sistemas, Computación, Ciencia de Datos, Matemáticas o afines (Persona graduada o de últimos semestres con disponibilidad de horario).

  • Experiencia: De 0 a 2 años de experiencia (Se evalúa potencial, proyectos académicos, bootcamps o prácticas profesionales fuertes). Se buscan indicadores positivos como: Alto razonamiento técnico, curiosidad intelectual, capacidad de autoaprendizaje, mentalidad de ingeniería y un interés genuino por construir sistemas productivos (no solo experimentar en Jupyter Notebooks).

Competencias Clave

  • El cliente es lo primero

  • Aprendizaje continuo

  • Somos un solo equipo

¿Cómo postularte?

Si te encuentras interesado/a, postúlate dando clic en “Solicitar”. No olvides adjuntar tu CV actualizado.

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.

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