Senior Data Scientist - Commodity Trading and Risk Management

• Beneficios de clase mundial: Además de un salario competitivo (basado en tu ubicación, experiencia y habilidades), ofrecemos un paquete integral de beneficios, que incluye cobertura médica, dental, de salud mental y de visión para ti, tu cónyuge/pareja e hijos.

• Título universitario
• Python de calidad de producción para el desarrollo de modelos, incluyendo optimización, previsión de series temporales, ingeniería de características (feature engineering), backtesting y evaluación utilizando kits de herramientas de DS estándar (por ejemplo, pandas, scikit-learn, statsmodels, gradient boosting, etc.)
• Familiaridad con pytest y flujos de trabajo de investigación reproducible; experiencia en la operacionalización de modelos: experimentos con control de versiones, CI/CD, monitorización de modelos y detección de deriva (drift), y colaboración con ingeniería en APIs y diseño de modelos/soluciones
• Experiencia aplicando métodos analíticos y estadísticos avanzados para resolver problemas de negocio relacionados con los mercados de materias primas
• Capacidad para explicar los matices del mercado de materias primas y/o enfoques y resultados analíticos complejos en términos sencillos a audiencias ejecutivas en las funciones de comercio de materias primas, operaciones, cadena de suministro/logística y finanzas/contabilidad

• Título de posgrado en una disciplina cuantitativa (informática, matemáticas aplicadas, economía, finanzas cuantitativas, ingeniería) o experiencia profesional equivalente
• Más de 2 años de experiencia en mercados de materias primas desarrollando investigación de mercado, trading o estrategias de cobertura/gestión de riesgos como netback/economía de operaciones, backtesting de señales, pruebas de estrés (stress testing) y/o eficacia de la cobertura
• Más de 2 años de experiencia en mercados físicos/al contado de metales, mercados de energía/electricidad, gas natural, petróleo crudo, productos refinados y/o transporte marítimo 
• Más de 2 años de experiencia aplicando análisis de series temporales de precios/primas de materias primas con reversión a la media y cointegrados (por ejemplo, ARIMA, VECM, GARCH), aprendizaje supervisado (por ejemplo, SVM, LSTM, modelos basados en árboles paralelos o secuenciales), aprendizaje no supervisado (por ejemplo, PCA, clustering K-means), optimización (por ejemplo, LP/MILP y modelos estocásticos) y/o análisis de sentimiento mediante NLP
• Más de 6 meses de experiencia con analítica basada en LLM en entornos empresariales (por ejemplo, extracción de documentos/comunicaciones, RAG, evaluación/guardrails)
• Experiencia integrando flujos de trabajo de ciencia de datos y/o automatización con sistemas CTRM/ETRM a través de API
• Experiencia automatizando procesos de middle/back-office con PRA y LLMs (por ejemplo, KYC/crédito previo a la operación, ejecución de operaciones, cumplimiento, logística, liquidación de operaciones)

Aprovecharás tu creatividad y tus habilidades de resolución de problemas para abordar los retos más urgentes de los clientes mediante un enfoque analítico, satisfaciendo las necesidades del cliente y comunicando tu trabajo a audiencias ejecutivas.

Las contrapartes de los clientes abarcan una amplia gama de audiencias y funciones, desde profesionales de tesorería y riesgo, equipos de marketing y ventas, y gestores de categorías de compras, hasta partes interesadas de alto nivel (por ejemplo, CFO). Al trabajar internamente, desarrollarás algoritmos y productos innovadores (lo que llamamos "desarrollo de IP") para satisfacer de la mejor manera nuestras necesidades de clientes más comunes, desde la creación de modelos de previsión de precios para mercados de materias primas, hasta la ideación y el desarrollo de nuevas ofertas y soluciones para apoyar a futuros clientes. También trabajarás con nuestros ingenieros para diseñar nuevas interfaces que ofrezcan información más rápida e impactante a nuestros clientes.

Tu trabajo en el equipo consistirá principalmente en aplicar analítica avanzada para permitir mejores decisiones de gestión de riesgos de materias primas. Por ejemplo, podrías trabajar como responsable en el mantenimiento y la expansión de las estrategias de cobertura existentes mediante el reentrenamiento de modelos actuales a través de enfoques basados en procesos. También podrías modificar y mejorar el rendimiento de los algoritmos en distintos regímenes de mercado, introduciendo nuevas características, fuentes de datos y enfoques de modelado; identificar rápidamente oportunidades para que nuestros clientes aumenten su potencial de beneficios y reduzcan el riesgo de pérdidas mediante el backtesting de diversas estrategias de gestión de riesgos; co-desarrollar herramientas personalizadas con los equipos de ciencia de datos de los clientes que adapten algoritmos de aprendizaje automático para lograr un equilibrio óptimo entre beneficios y volatilidad, dado el apetito de riesgo y las restricciones de capital de los clientes; y/o colaborar y formar a equipos multidisciplinares de clientes para instaurar capacidades duraderas y garantizar que las organizaciones adopten los nuevos modelos de toma de decisiones.

Recibirás formación de primer nivel en la estructuración de problemas de negocio y en el desempeño de funciones de asesor de clientes, y tendrás oportunidades de trabajar estrechamente y aprender de nuestros expertos sénior en materias primas y riesgos, así como de actores de la industria que están dando forma al futuro de los mercados y el comercio de materias primas. Tendrás acceso a una aceleración profesional sin precedentes, con un gran nivel de autonomía y responsabilidad desde el principio en un entorno colaborativo, diverso y no jerárquico. Tendrás la oportunidad de viajar a las instalaciones de los clientes, tanto localmente como por todo el mundo (una vez que se reanuden los viajes). Por último, podrás aportar un impacto directo y mensurable a algunas de las organizaciones más grandes de los sectores de agronegocios, materiales, energía, industria y alimentación de consumo en todo el mundo.

Como miembro del equipo de Commodity Analytics, estarás basado en una de las siguientes oficinas: Bruselas, Ámsterdam, Madrid o Lisboa. Trabajarás estrechamente con la Commodity Trading Service Line de McKinsey para apoyar a clientes en diversos sectores y geografías.

Commodity Analytics ayuda a productores, procesadores, compradores y comerciantes de materias primas en los sectores de agricultura/softs, metales, energía y consumo a mejorar sus capacidades de riesgo de precios de materias primas mediante ciencia de datos de vanguardia.

La Commodity Trading Service Line de McKinsey apoya a los clientes en la estrategia de comercio y riesgo de materias primas, la transformación de las operaciones comerciales y la digitalización del comercio y el riesgo, impulsada por expertos en trading con experiencia práctica y activos de analítica avanzada.

Nuestra Risk Practice apoya a clientes en muchas industrias diferentes que se enfrentan al reto de desarrollar e implementar conceptos personalizados para el riesgo.#LI-MP