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 cualificado 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 profesional.

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