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Resumen: Moreton Capital Partners busca un Investigador de Aprendizaje Automático (Doctorado) para diseñar y mejorar modelos predictivos destinados a estrategias sistemáticas de trading de materias primas, transformando ideas de aprendizaje automático en señales operativas en tiempo real. Aspectos destacados: 1. Impacto directo: la investigación impulsa el capital operativo en tiempo real 2. Libertad investigadora con bucles de retroalimentación rápidos 3. Fuerte curva de aprendizaje en aprendizaje automático, mercados y construcción de carteras **Inicio inmediato \- Investigador de Aprendizaje Automático (Doctorado) – Fondo de Cobertura Sistemático de Materias Primas** Moreton Capital Partners está expandiéndose rápidamente y busca un talentoso Investigador de Aprendizaje Automático para ayudar a diseñar y mejorar los modelos predictivos que impulsan nuestras estrategias sistemáticas de trading de materias primas en nuestra oficina de la Ciudad de México. Operamos futuros globales de materias primas mediante aprendizaje automático, datos alternativos y construcción institucional de carteras. Nuestra ventaja radica en la profundidad investigadora, la experimentación disciplinada y sistemas de producción robustos. Este puesto está dirigido a candidatos que hayan finalizado o estén próximos a finalizar su doctorado, con fuerte enfoque en aprendizaje automático, estadística o matemáticas aplicadas, y que deseen aplicar una investigación avanzada en un entorno real de gestión de capital. Trabajarás directamente con el Director de Inversiones (CIO) y formarás parte de un equipo internacional de investigación cuantitativa de primer nivel, transformando ideas punteras de aprendizaje automático en señales operativas en tiempo real. Tu investigación se implementará en producción y tendrá un impacto directo sobre los rendimientos de la cartera. Este no es un puesto puramente académico. Buscamos a alguien listo para comenzar de inmediato y disponible para iniciar sin demora. A cambio, ofrecemos un salario competitivo, participaciones sustanciales basadas en el desempeño, prestaciones integrales, un entorno laboral excepcional y un paquete de reubicación para facilitar la mudanza de forma fluida. En qué trabajarás* Diseñar modelos predictivos para rendimientos transversales y en series temporales de materias primas * Desarrollar nuevas variables explicativas a partir de datos de precios, posiciones, opciones, macroeconómicos y alternativos * Mejorar la solidez de las señales y reducir el sobreajuste mediante validaciones rigurosas * Combinar y mezclar múltiples modelos en pronósticos a nivel de cartera * Detección de regímenes, metamodelos y marcos de asignación adaptativa * Diagnóstico de modelos, explicabilidad y análisis de estabilidad * Traducir ideas investigadoras en implementaciones listas para producción * Colaborar con ingenieros para desplegar modelos en sistemas operativos de trading Responsabilidades clave* Formular hipótesis investigadoras y someterlas a prueba mediante pipelines de aprendizaje automático limpios y conscientes del tiempo * Construir y evaluar modelos (basados en árboles, lineales, ensamblajes, aprendizaje profundo, etc.) * Ejecutar experimentos de avance progresivo (walk-forward) y fuera de muestra con costos realistas * Analizar coeficientes de información, rotación, caídas máximas (drawdowns) y rendimientos ajustados al riesgo * Diseñar marcos de ingeniería de variables y herramientas investigadoras reutilizables * Documentar claramente los hallazgos y comunicar los resultados a los gestores de cartera * Contribuir a elevar los estándares investigadores, la reproducibilidad y los procesos **Requisitos** * Doctorado (finalizado o casi finalizado) en Aprendizaje Automático, Estadística, Matemáticas Aplicadas, Ciencias de la Computación, Física, Ingeniería u otra disciplina cuantitativa relacionada * Excelentes habilidades en Python y experiencia con pilas de computación científica * Profundo conocimiento del aprendizaje estadístico y de la validación de modelos * Experiencia trabajando con grandes conjuntos de datos y pipelines experimentales * Capacidad para pasar de la teoría a la implementación práctica * Curiosidad intelectual y sólida mentalidad resolutiva de problemas * Capacidad para trabajar cómodamente en un entorno dinámico y de alta responsabilidad Puntos adicionales valorados* Experiencia en mercados financieros o trading sistemático * Familiaridad con modelado de series temporales o pronóstico * Experiencia con LightGBM/XGBoost, aprendizaje profundo o métodos de ensamblaje * Conocimiento previo de construcción de carteras o modelado de riesgos * Experiencia en entornos de computación en la nube o distribuida * Investigación publicada o proyectos aplicados sólidos Por qué este puesto es único* Impacto directo: tu investigación impulsa el capital operativo en tiempo real * Libertad investigadora: explora ideas con bucles de retroalimentación rápidos * Datos del mundo real: grandes, complejos y provenientes de múltiples fuentes * Equipo pequeño: alta responsabilidad y rápida iteración * Fuerte curva de aprendizaje en aprendizaje automático, mercados y construcción de carteras * Trayectoria clara hacia responsabilidades como Investigador Senior o Gestor de Cartera **Beneficios** * Prestaciones líderes en el mercado * Alta responsabilidad desde el primer día * Compensación atractiva: salario base altamente competitivo y bonificación anual que crece conforme lo hace la empresa. * Paquete de reubicación a nuestra oficina de la Ciudad de México, junto con prestaciones competitivas que incluyen seguro médico y de vida, bonificación anual y generosos permisos remunerados. * Entorno laboral positivo, inclusivo y estimulante. * Colaboración estrecha con un equipo global.
