Vicepresidente Asistente, Analista Cuantitativo, Finanzas Estructuradas

20% Anual

• Licenciatura o grado; se prefiere Máster o Doctorado en Matemáticas, Ingeniería, Física, Economía, Finanzas, Estadística o una disciplina cuantitativa relacionada.
• Mínimo 5 años de experiencia en una agencia de calificación (preferiblemente) o en una institución financiera.
• Mínimo 5 años de experiencia práctica en modelización de impagos y pérdidas de RMBS/ABS/CLO.
• Habilidades de programación en un lenguaje principal como Python o C++ y experiencia en la redacción de artículos de investigación y/o documentación técnica utilizando LaTeX.
• Sólidos conocimientos de modelización estadística, teoría de la probabilidad, análisis numérico y cálculo estocástico.
• Sólidos conocimientos de métodos numéricos (integración numérica, simulación de Monte Carlo, búsqueda de raíces y técnicas generales de optimización).
• Excelente comprensión de los productos de titulización.
• Comprensión de los requisitos tanto comerciales como técnicos, y capacidad para actuar como enlace entre los departamentos técnicos y no técnicos.

• Se valora muy positivamente contar con CQF o un título de posgrado en finanzas cuantitativas, economía o campos STEM.
• Experiencia con los principales paquetes de Python para computación numérica y Machine Learning / Data Science (NumPy, Pandas, Scikit-Learn y SciPy).
• Capacidad para realizar análisis de datos rigurosos en grandes conjuntos de datos.
• Experiencia en el desarrollo de aplicaciones en la nube (preferiblemente AWS).

Como Quant Analyst, ejecutarás investigaciones propias para la creación de diversos tipos de modelos de calificación crediticia, tales como modelos de factores y modelos predictivos que cubren clases de activos de ABS, CMBS, RMBS y Structured Credit. El equipo de Quant colaborará con miembros de los equipos de Credit Ratings, Credit Practices, Methodology Review Function, Data Engendering y Technology para crear modelos líderes en su clase que sean tan innovadores como comprensibles en el mercado.

• Apoyar el desarrollo de la metodología de calificación y participar en la implementación de modelos cuantitativos, como los modelos predictivos de crédito.
• Desarrollar, mantener y mejorar librerías propias en Python y C++ relacionadas con la creación de modelos.
• Aprovechar conjuntos de datos estructurados y no estructurados para construir nuevos marcos cuantitativos que ayuden a los analistas en la toma de decisiones informadas.
• Asistir en el desarrollo de soluciones basadas en analítica, asumiendo la responsabilidad del diseño y desarrollo de soluciones para escalar la ingesta, el almacenamiento, la computación (entrenamiento/inferencia) y la validación de la información.
• Participar en conversaciones con analistas para comprender los problemas actuales de los mismos y las tendencias emergentes del mercado.
• Contribuir al desarrollo y redacción de artículos de investigación cuantitativa que respalden el desarrollo de modelos, las mejoras metodológicas y la innovación analítica.

El entorno de trabajo híbrido de Morningstar te ofrece la oportunidad de colaborar en persona cada semana, ya que hemos comprobado que damos lo mejor de nosotros cuando estamos juntos de forma deliberada y regular. En la mayoría de nuestras ubicaciones, nuestro modelo de trabajo híbrido es de cuatro días en la oficina cada semana. También disponemos de una variedad de otros beneficios para aumentar la flexibilidad a medida que cambian las necesidades. No importa dónde estés, tendrás herramientas y recursos para interactuar de forma significativa con tus colegas globales.