Investigador cuantitativo (Quant Researcher)

Aubay Spain; Madrid; In loco; EUR 60.000 - 90.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

Aubay Spain busca un/a Quant Researcher para Madrid, orientado a investigación cuantitativa, análisis de datos y desarrollo de modelos para estrategias de inversión y gestión de riesgos.

Se valorará experiencia en Python científico, SQL y capacidad para colaborar con traders. Perfil con máster/doctorado o 3–5 años en banca, hedge funds o firmas de trading. Se ofrece entorno de investigación y aprendizaje continuo.

Competenze

• Máster en Matemáticas, Física, Estadística, Ingeniería o Finanzas Cuantitativas.
• Sólidos conocimientos de probabilidad, estadística avanzada y cálculo estocástico.
• Experiencia en Python científico (NumPy, pandas, SciPy, scikit-learn) y SQL.
• Capacidad de diseñar y backtestear modelos cuantitativos.
• Inglés profesional.

Mansioni

• Investigar y analizar datos de mercado para desarrollar modelos cuantitativos.
• Diseñar, validar y optimizar estrategias de trading, modelos de valoración de derivados, riesgo y construcción de carteras.
• Desarrollar y evaluar modelos estadísticos y predictivos.
• Diseñar y ejecutar procesos de backtesting rigurosos, controlando sesgos y evitando el sobreajuste.
• Aplicar técnicas de machine learning a problemas financieros.
• Investigar hipótesis, analizar resultados y proponer mejoras basadas en evidencia.
• Colaborar con traders y gestores, comunicando de forma clara los resultados de los análisis.

Conoscenze

Python

Statistics

Machine learning

Analytical thinking

SQL

Backtesting

Autonomía

Rigor

Formazione

Máster en Matemáticas/ Física/ Estadística/ Ingeniería o Finanzas Cuantitativas

Strumenti

NumPy

pandas

SciPy

scikit-learn

Descrizione del lavoro

¿Te apasionan las matemáticas, la estadística y los mercados financieros? ¿Te gustaría desarrollar modelos cuantitativos que contribuyan a la toma de decisiones de inversión?

Buscamos un/a Quant Researcher para incorporarse a un entorno donde la investigación, el análisis de datos y la innovación cuantitativa son clave.

¿Cuáles serán tus responsabilidades?

• Investigar y analizar datos de mercado para desarrollar modelos cuantitativos.
• Diseñar, validar y optimizar estrategias de trading, modelos de valoración de derivados, riesgo y construcción de carteras.
• Desarrollar y evaluar modelos estadísticos y predictivos.
• Diseñar y ejecutar procesos de backtesting rigurosos, controlando sesgos y evitando el sobreajuste.
• Aplicar técnicas de machine learning a problemas financieros.
• Investigar hipótesis, analizar resultados y proponer mejoras basadas en evidencia.
• Colaborar con traders y gestores, comunicando de forma clara los resultados de los análisis.
• Máster en Matemáticas, Física, Estadística, Ingeniería o Finanzas Cuantitativas.
• Sólidos conocimientos de probabilidad y estadística avanzada, cálculo estocástico, álgebra lineal, optimización y series temporales.
• Experiencia en Python científico (NumPy, pandas, SciPy, scikit-learn) y SQL.
• Conocimientos de diseño y validación de modelos cuantitativos y backtesting.
• Capacidad de pensamiento analítico, curiosidad intelectual y orientación a la investigación.
• Autonomía, rigor científico y capacidad para cuestionar hipótesis y aprender de los resultados.
• Nivel de inglés suficiente para desenvolverse en un entorno profesional.

Se valorará

• Doctorado en disciplinas cuantitativas, especialmente con aplicación a series temporales, probabilidad o machine learning.
• Experiencia en machine learning aplicado a finanzas.
• Conocimientos de R, MATLAB o C++.
• Familiaridad con productos financieros: renta variable, renta fija, derivados y FX.
• Conocimientos de microestructura de mercado.

Tanto perfiles junior con máster o doctorado y experiencia en investigación cuantitativa, como profesionales con 3-5 años o más de experiencia en bancos, hedge funds, gestoras o firmas de trading, especialmente con modelos desarrollados y llevados a producción.

¿Te interesa el reto o conoces a alguien que pueda encajar? ¡Te esperamos!