Propósito del cargo

Desarrollar e implementar modelos cuantitativos, herramientas analíticas y soluciones que contribuyan directamente a la estrategia y toma de decisiones de inversión del Fondo.

Buscamos un profesional con sólida formación matemática y computacional, alto potencial de desarrollo e interés por aplicar tecnología, modelamiento y análisis de datos a problemas reales de inversión.

Principales responsabilidades

- Diseñar, desarrollar e implementar modelos matemáticos, estadísticos y computacionales aplicados a Asset Allocation, optimización y evaluación de portafolios.
- Desarrollar e implementar modelos de Machine Learning/Deep Learning e Inteligencia Artificial aplicados al análisis y proceso de inversión.
- Realizar estudios cuantitativos y transformar sus resultados en modelos y herramientas utilizables por el equipo de inversiones.
- Analizar y estructurar datos financieros, asegurando su calidad y disponibilidad para el desarrollo, entrenamiento y validación de modelos.
- Implementar procesos de simulación, backtesting y validación para evaluar la robustez y desempeño de modelos y estrategias.
- Desarrollar y mantener herramientas para el análisis de performance, riesgo-retorno y seguimiento de las inversiones y carteras delegadas.
- Trabajar colaborativamente con el equipo de inversiones para identificar oportunidades donde el modelamiento cuantitativo y la tecnología puedan mejorar los procesos de análisis y toma de decisiones.

Principales desafíos del cargo

- Transformar necesidades y problemas de inversión en modelos y soluciones implementables que generen valor para la toma de decisiones.




- Llevar modelos desde su etapa de investigación y desarrollo hasta su implementación y utilización efectiva por el equipo de inversiones.
- Incorporar nuevas metodologías de Inteligencia Artificial y análisis de datos al proceso de inversión.
- Desarrollar soluciones robustas, replicables y escalables que evolucionen junto con las necesidades del Fondo.

Requisitos de postulación

- Titulado/a de Ingeniería Civil Matemática, Ingeniería Civil en Computación/Informática, Ingeniería Matemática, Ciencias de la Computación o carreras afines.
- Entre 0 y 3 años de experiencia cualificado.
- Sólida formación en matemáticas, estadística, programación y análisis de datos.
- Manejo intermedio-avanzado de Python y GitHub.
- Conocimientos de Machine Learning.
- Interés por desarrollarse profesionalmente en inversiones y mercados financieros.
- Alta capacidad analítica, autonomía, curiosidad y capacidad de aprendizaje.

Conocimientos técnicos

- Python y GitHub.
- Machine Learning e Inteligencia Artificial.
- Estadística, probabilidad y series de tiempo.
- Optimización matemática.
- Procesamiento y análisis de datos.
- Simulación, backtesting y validación de modelos.

Valoramos especialmente

- Conocimientos de finanzas, mercados financieros, Asset Allocation y teoría de portafolios.
- Experiencia desarrollando e implementando modelos de Machine Learning, Deep Learning o Inteligencia Artificial.
- Experiencia en optimización y modelamiento matemático.
- Experiencia transformando modelos o prototipos en herramientas o soluciones de uso práctico.
- Cursos o formación complementaria en finanzas e inversiones.
- Participación en proyectos de investigación, tesis o desarrollos cuantitativos.
- Inglés intermedio - avanzado.
- Interés por investigar y aplicar nuevas tecnologías a problemas de inversión.

📌 Analista Quant de Inversiones (Santiago)
🏢 Fondo Autónomo de Protección Previsional
📍 Santiago