Miembro del Personal Técnico, Investigación Financiera

Sobre el Puesto

Título del Puesto: Miembro del Personal Técnico, Investigación Financiera Tipo de Puesto: Tiempo completo Ubicación: Remoto

Únete a nuestro equipo de investigación como Miembro del Personal Técnico (MTS), Investigación Financiera, donde ayudarás a definir la frontera del razonamiento financiero impulsado por IA. Este puesto se sitúa en la intersección entre grandes modelos de lenguaje, sistemas agénticos y finanzas empresariales, con un enfoque en construir marcos de evaluación rigurosos que midan, comparen y hagan avanzar el rendimiento de la IA en flujos de trabajo financieros complejos.

Realizarás investigación aplicada, desarrollarás metodologías novedosas para evaluar la inteligencia financiera en sistemas de IA, y colaborarás de cerca con investigadores, ingenieros y equipos de producto para dar forma a la próxima generación de IA empresarial.

Lo Que Harás

• Diseñar, ser responsable de y hacer evolucionar marcos de evaluación para agentes de IA que operan en dominios financieros, incluyendo conjuntos de benchmarks, metodologías de puntuación, rúbricas de calidad y protocolos de evaluación de nivel de investigación.
• Realizar investigación original sobre razonamiento financiero, toma de decisiones y automatización de flujos de trabajo, traduciendo los hallazgos en mejoras medibles del rendimiento de los sistemas de IA.
• Desarrollar y curar conjuntos de datos, casos de prueba y entornos de benchmark que capturen desafíos reales de las finanzas empresariales.
• Colaborar con investigadores de IA, ingenieros de machine learning y equipos de producto para evaluar, validar y mejorar modelos y sistemas agénticos enfocados en finanzas.
• Analizar el comportamiento de los modelos, los modos de fallo y las tendencias de rendimiento, generando conocimientos accionables y guiando las prioridades de investigación.
• Publicar hallazgos de investigación internos, informes técnicos y mejores prácticas que contribuyan a la comprensión más amplia de las capacidades de la IA en finanzas.
• Mantenerte al día con los avances en IA, machine learning, modelado financiero, ciencia de la evaluación y arquitecturas de agentes, incorporando técnicas emergentes en las iniciativas de investigación.
• Ayudar a establecer estándares de investigación y liderazgo de pensamiento para la inteligencia financiera empresarial y la evaluación de IA.
• Fomentar una cultura de rigor científico, experimentación e innovación colaborativa dentro de un entorno de investigación distribuido.

Requisitos

• Título avanzado en Finanzas, Economía, Ingeniería Financiera, Finanzas Cuantitativas o campo relacionado (se prefiere fuertemente doctorado; también se considera MBA, CFA o experiencia equivalente).
• Profundo conocimiento de dominio en una o más áreas de las finanzas, incluyendo investigación de inversiones, mercados de capitales, gestión de riesgos, finanzas corporativas, contabilidad o análisis financiero.
• Experiencia demostrada realizando investigación rigurosa, desarrollando metodologías analíticas o construyendo marcos de evaluación en finanzas o disciplinas cuantitativas relacionadas.
• Fuerte capacidad para traducir problemas financieros ambiguos del mundo real en preguntas de investigación y criterios de evaluación medibles.
• Excepcionales habilidades analíticas y de pensamiento crítico, con trayectoria de resolución de problemas complejos y multidisciplinarios.
• Excelentes habilidades de comunicación escrita y verbal, incluyendo experiencia produciendo informes de investigación, documentación técnica o contenido de liderazgo de pensamiento.
• Experiencia trabajando en entornos altamente colaborativos y multifuncionales, que involucren investigación, ingeniería y partes interesadas de producto.
• Experiencia evaluando, comparando o investigando grandes modelos de lenguaje, agentes de IA, sistemas de razonamiento o aplicaciones de IA empresarial.
• Familiaridad con flujos de trabajo agénticos, metodologías de evaluación de IA, generación de datos sintéticos o técnicas de alineación de modelos.
• Conocimiento de investigación contemporánea en machine learning, IA financiera, inteligencia de decisión o finanzas computacionales.
• Experiencia diseñando benchmarks de la industria, marcos de evaluación o estándares de rendimiento.
• Historial de publicaciones en conferencias académicas, revistas, investigación de la industria o publicaciones técnicas influyentes.
• Dominio de análisis de datos, experimentación o herramientas de investigación cuantitativa (por ejemplo, Python, SQL, análisis estadístico o frameworks de machine learning).

Compensación y Logística

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