Incorporación e integración en equipos de trabajo realizando funciones de: Tratamiento estadístico de datos (data mining y knowledge discovery) Modelización predictiva mediante técnicas de machine learning y data science Modelización de eventos temporales (series temporales, modelos ARIMA) Desarrollo de modelos de simulación (Monte Carlo) Revisión y validación de modelos regulatorios en el ámbito financiero Apoyo quant al negocio: desarrollo de algoritmos, estadística y probabilidad Proyectos de I+D Recién titulados o estudiantes de último curso de Grado en Matemáticas, Físicas, Estadística, Econometría, Ingeniería u otros estudios con fuerte componente cuantitativo. Sólida trayectoria académica. Dinamismo, madurez, responsabilidad y capacidad de trabajo. Nível de inglés avanzado. Valorable la realización de estudios específicos de postgrado, en especial Data Science, Finanzas Cuantitativas o similar Manejo avanzado de herramientas informáticas. Valorable conocimiento de técnicas de modelización (logit, GLM, series temporales, árboles de decisión, clustering, etc.), lenguajes de programación estadística (SAS, R, Python, Matlab, etc.) y herramientas y plataformas de big data (Hadoop, MongoDB, Cassandra, Pig, Hive, etc.) Alta capacidad de aprendizaje. Facilidad de integración en equipos multidisciplinares.