Machine Learning Engineer/a JR (IA tradicional & GenAI) (Miguel Hidalgo,Ciudad de México)
Job Description
Fecha límite para apuntarse:
2026-05-26¿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?
Uno de los puestos clave para el alcance de nuestras metas es el de Machine Learning Engineer/a JR (IA tradicional & GenAI). Te contamos más sobre las actividades de esta vacante.
Buscamos a alguien con un perfil orientado a ingeniería y desarrollo de productos productivos, que cuente 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 tiene 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 con éxito los modelos desde entornos de experimentación hacia sistemas productivos y empresariales reales, manteniendo una actualización constante en el ecosistema de GenAI que evoluciona día con día.
Requisitos:
Conocimientos Obligatorios:
Fundamentos de Machine Learning (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.
Uso de 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 en los últimos semestres con disponibilidad de horario).
Experiencia:
De 0 a 2 años de experiencia (se evalúa el potencial, proyectos académicos, bootcamps o prácticas profesionales sólidas).
Demostrar indicadores positivos como: alto razonamiento técnico, curiosidad intelectual, capacidad de autoaprendizaje, mentalidad de ingeniería y un interés genuino por construir sistemas productivos.
Competencias Clave
El cliente es lo primero
Aprendizaje continuo
Somos un solo equipo
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.