Acerca del puesto
Resumen de la oportunidad
Handshake busca analistas cuantitativos con experiencia para apoyar la investigación en IA mediante trabajo por contrato flexible y a tiempo parcial. Este no es un empleo tradicional: aprovecharás tu experiencia práctica construyendo y razonando sobre estrategias y modelos cuantitativos para evaluar contenido generado por IA y proporcionar retroalimentación que ayude a la IA a razonar como un quant en ejercicio.
Esta es una oportunidad continua, basada en proyectos, que puedes asumir junto con tu rol actual.
Lo que harás
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Usar tu experiencia en el dominio para crear problemas y escenarios cuantitativos de nivel experto basados en trabajo real de investigación, modelado y desarrollo de estrategias
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Revisar y evaluar respuestas generadas por IA en cuanto a precisión técnica, viabilidad práctica y alineación con cómo se hace realmente el trabajo
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Proporcionar retroalimentación escrita estructurada para ayudar a mejorar el rendimiento de los modelos de IA
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Completar tareas a tu propio ritmo, sin horario fijo ni requisito mínimo de horas
Requisitos
Los candidatos ideales cumplen los tres requisitos siguientes:
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Experiencia en la industria/investigación: mínimo 1 año de experiencia profesional en una empresa o fondo de primer nivel, con trabajo práctico directo como quant
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Titulación: Licenciatura en Matemáticas, Estadística, Ciencias de la Computación o un campo cuantitativo relacionado
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Profundidad en un subdominio: experiencia demostrada en una de las siguientes áreas:
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Investigación cuantitativa y generación de alpha/señales
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Diseño y ejecución de estrategias de trading
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Modelado de riesgos y construcción de portafolios
Requisitos adicionales (no obligatorios, pero fortalecen tu solicitud)
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Experiencia en un fondo cuantitativo o firma de trading reconocido de primer nivel
Obligatorio para todos los solicitantes
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Residir en los Estados Unidos
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Sólida comunicación escrita y atención al detalle
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Capacidad para explicar conceptos cuantitativos complejos con claridad
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Capacidad para trabajar de forma independiente en un entorno remoto y asíncrono