Beca Talentum - MACHINE LEARNING AL ANÁLISIS FINANCIERO CUANTITATIVO

Telefónica, S.A.; Santander; Híbrido; EUR 30.000 - 50.000; A tiempo parcial

Descripción de la vacante

Una innovadora empresa busca un estudiante para prácticas en el desarrollo de herramientas cuantitativas basadas en Machine Learning. Esta es una oportunidad única para contribuir al análisis de costes y riesgos financieros, optimizando modelos utilizando datos de mercado. Trabajarás en un entorno dinámico y colaborativo, donde podrás aplicar tus habilidades en programación y análisis estadístico. Con un enfoque en el crecimiento profesional, la empresa ofrece formación continua y un modelo de trabajo híbrido. Si estás listo para enfrentar desafíos y crecer en el campo financiero, esta es la oportunidad perfecta para ti.

Servicios

Ayuda al estudio de 850 € mensuales

Formación continua

Trabajo en equipo dinámico

Proyectos retadores

Formación

• Cualificación específica en análisis estadístico y metodologías de Machine Learning.
• Capacidad de comunicación pública, concisa y clara.

Responsabilidades

• Desarrollar herramientas cuantitativas basadas en Machine Learning.
• Analizar y optimizar algoritmos existentes para la toma de decisiones.

Conocimientos

Análisis estadístico

Machine Learning

Programación en R

Programación en Python

Capacidad de análisis y síntesis

Habilidad de negociación

Orientación a objetivos

Inglés nivel medio-alto

Educación

Grado en Ingeniería

ADE o equivalente

Herramientas

Herramientas de integración de datos

Plataformas de gestión de datos

Business Intelligence

Descripción del empleo

La misión principal en estas prácticas es el desarrollo de herramientas cuantitativas basadas en Machine Learning como ayuda al análisis en las tomas de decisión de costes y riesgos financieros en materia de tipos de interés y divisas, contribuyendo de forma efectiva al objetivo de la dirección de minimizar los costes financieros manteniendo acotados los riesgos financieros del Grupo Telefónica, y la consecución del presupuesto de gastos financieros. Para ello será necesario :

• Analizar algoritmos existentes seleccionando los mejores según los criterios a aplicar y desarrollar nuevos.
• Utilizar Machine Learning para conseguir optimizarlos utilizando la información de mercado y aquella que se reciba en la Dirección de Derivados.
• Determinar qué parámetros a utilizar en los modelos teniendo en cuenta los objetivos a conseguir y la información recabada.
• Aplicarlos en los mercados financieros en los que el Grupo está presente.

Los aspectos técnicos del perfil se describen a continuación :

• Cualificación específica en análisis estadístico y nuevas metodologías basadas en Machine Learning, con conocimientos en finanzas.
• Agilidad y rapidez en la identificación de oportunidades de los mercados financieros, en base a las metodologías empleadas.
• Valorar correctamente los modelos desarrollados para impulsar las tomas de posiciones, equilibrando el riesgo de error, con las implicaciones que conllevan en los costes financieros y deuda de la compañía.
• Capacidad de comunicación pública, concisa y clara.
• Necesidad de seleccionar y evaluar gran cantidad de información y datos de mercado.

Qué buscamos en las personas del equipo?

• Grado en Ingeniería, ADE o equivalente.
• Habilidades requeridas : Capacidad de análisis y síntesis, habilidad de negociación, orientación a objetivos.
• Idiomas : inglés nivel medio-alto, deseable, al menos, certificación B2.
• Se valorarán conocimientos y experiencia en herramientas de integración de datos y en plataformas de gestión de datos y business Intelligence.
• Se valorarán conocimientos de programación en R & Python.

Si te unes a nosotros te ofrecemos :

• Jornada : de 25 horas con una ayuda al estudio de 850 € mensuales.
• Beca con duración mínima de 6 meses y máximo 12 meses.
• Trabajar en un equipo dinámico con proyectos retadores.
• Modelo de trabajo híbrido.
• Ubicación de la beca : Madrid.

Además, queremos que crezcas con nosotros, por esto te ofrecemos formación continua… ¡plan formativo durante la beca!

Te esperamos!

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