Buscamos un Analista de Datos Financieros / Asistente de Investigación para apoyar en elaboración de papers académicos en finanzas y economía. La persona trabajará construyendo y analizando bases de datos de mercados financieros y preparando tablas y gráficos listos para informes y publicaciones.

Responsabilidades principales

• Descargar y consolidar datos desde fuentes públicas (Banco Central, CMF, bolsas, organismos internacionales, etc.).
• Limpiar y organizar bases de datos (series de tiempo, paneles de fondos, índices, tasas de interés).
• Calcular métricas financieras: rentabilidades, volatilidad, drawdowns, ratios de Sharpe/Sortino, betas y alfas CAPM.
• Ejecutar análisis estadísticos básicos (regresiones OLS, tests t/F, descriptivos) en Python o R y en Excel avanzado.
• Preparar tablas y gráficos en formato académico para informes y artículos (Word, LaTeX o similar).
• Documentar el trabajo realizado (código comentado, bitácora de decisiones de limpieza y supuestos).
• Apoyar en la lectura de literatura académica y en la interpretación de resultados cuantitativos.

Requisitos

• Estudiante avanzado o recién egresado de Ingeniería Comercial, Ingeniería Civil, Economía, Data Science o carrera afín.
• Manejo avanzado de Excel (tablas dinámicas, funciones de búsqueda, manejo de fechas y series de tiempo, gráficos).
• Manejo fluido de Python (pandas, numpy, statsmodels, matplotlib) o R (tidyverse, ggplot2, lm).
• Conocimientos sólidos de estadística/econometría básica y finanzas de inversiones (fondos, ETF, renta fija y variable, CAPM).
• Capacidad para trabajar con datos, detectar errores y mantener orden y trazabilidad en los archivos.
• Responsabilidad, atención al detalle.

Se valora

• Experiencia previa como ayudante de cátedra, en proyectos de investigación o prácticas en finanzas.
• Inglés intermedio para lectura de papers y documentación técnica.

Ofrecemos

• Participación directa en proyectos de investigación aplicada en finanzas.
• Posibilidad de recibir agradecimientos formales en informes y publicaciones cuando corresponda.
• Aprendizaje intensivo en análisis de datos financieros aplicado.
• Ambiente de trabajo cercano, con alta autonomía y responsabilidad.