Brasil
Bunge
Schonfeld
Estratega, Oficina del CIO (FICC)
Brasil
São Paulo, São Paulo, Brazil
PythonSQL
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Sobre la oportunidad
Estratega, Oficina del CIO (FICC)
El Puesto
Buscamos un Estratega Cuantitativo Aplicado para unirse al equipo de la Oficina del Director de Inversiones, centrado en la huella de Renta Fija, Divisas y Materias Primas (FICC) de la firma, cubriendo tipos de interés, divisas, crédito, materias primas y derivados en toda la plataforma. Trabajarás directamente con la alta dirección de inversiones para crear las herramientas de análisis, pantallas y de IA que apoyan las decisiones de asignación de capital y gestión de riesgos en toda la firma.
Tus Responsabilidades
Como Estratega Cuantitativo Aplicado, diseñarás y construirás herramientas cuantitativas que mejoren la forma en que la alta dirección lee la cartera FICC. Colaborarás con la alta dirección de inversiones, riesgos, análisis de negocio y la comunidad de estrategas de toda la firma. También trabajarás junto a tu homólogo de Renta Variable en iniciativas a nivel empresarial y asegurarás que el CIO tenga una visión holística del riesgo de la cartera. Liderarás esfuerzos en:
- Pantallas cuantitativas y análisis de la posición FICC de la firma
- Backtests y marcos de señales para estrategias de tipos de interés, divisas, derivados y materias primas
- Herramientas de decisión impulsadas por IA para la alta dirección de inversiones
- Monitorización automatizada de riesgos (DV01, volatilidad, base, exposición divisa/materia prima, cobertura de cola)
- Soporte analítico ad hoc para la alta dirección de inversiones
- Establecimiento y ejecución de iniciativas operativas recurrentes de gestión de capital y fondos
Requisitos mínimos
Tu Perfil
- Experiencia en investigación cuantitativa, estratega o análisis de cartera centrado en clases de activos FICC; se valorará experiencia en estrategias del lado de la oferta (sell-side)
- Conocimiento práctico de curvas de tipos de interés, superficies de volatilidad, valoración de derivados y/o mercados de materias primas
- Sólidas habilidades en Python y SQL
- Experiencia práctica aplicando LLMs y herramientas modernas de IA a problemas analíticos
- Familiaridad con Bloomberg o sistemas comparables de datos de mercado
- Excelentes habilidades de comunicación, tanto escritas como verbales, con fluidez profesional completa en inglés
- Capacidad para trabajar en horario de mercado de EE. UU.
- Fuerte sentido de la responsabilidad y un historial de consecución de resultados
- Iniciativa propia, cómodo operando con ambigüedad
- Agilidad que sea propicia para ser reasignado continuamente de forma táctica a los proyectos y solicitudes de mayor ROI de la firma
Quiénes Somos
Schonfeld es un fondo de cobertura multimillonario global que se esfuerza por ofrecer rendimientos ajustados al riesgo líderes en la industria para nuestros inversores. Aprovechamos equipos de gestores de carteras internos y externos en todo el mundo, buscando capitalizar las ineficiencias y oportunidades dentro de los mercados. Nos basamos en décadas de experiencia y una inversión significativa en tecnología propietaria, infraestructura y análisis de riesgos para invertir en cuatro estrategias principales: Cuantitativa, Táctica, Renta Variable Fundamental y Macro y Renta Fija Discrecional.
Nuestra Cultura
En Schonfeld, invertiremos en ti. Atraer y retener al mejor talento está en el centro de lo que hacemos, porque creemos que los resultados excepcionales comienzan con personas excepcionales. Fomentamos una cultura donde el talento tiene el poder de aprender continuamente, innovar y perseguir objetivos ambiciosos. Somos orientados al trabajo en equipo, colaborativos y animamos a que las ideas, a todos los niveles, sean compartidas. Como organización comprometida con la inversión en nuestra gente, ofrecemos oportunidades de aprendizaje y formación y oportunidades para generar un impacto. Fomentamos la comunidad a través de redes internas, asociaciones externas e iniciativas de servicio que promueven la inclusión y el propósito más allá de los muros de la firma.
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