¿Qué habilidades debe adquirir un recién graduado de ingeniería para hacer una transición profesional y conseguir un trabajo en una empresa financiera o analítica?

Primero, debe estar seguro de dónde quiere aterrizar. Hay una diferencia entre las empresas de análisis y las empresas financieras, aunque se requieren algunas habilidades comunes para trabajar en ambas.

Empresas de análisis: una empresa de análisis puede o no estar tratando con datos financieros. En otros casos, se trataría de datos de diferentes dominios como la industria de la salud, la industria de las telecomunicaciones, el análisis de tarjetas de crédito, el comercio minorista, etc.

Cursos: dado que hay grandes cantidades de datos involucrados, debe ser fuerte en Estadística y Aprendizaje automático. Coursera es un buen lugar para aprender Machine Learning (curso de Andrew Ng).

Bancos: Ahora, los bancos de inversión también manejan grandes volúmenes de datos comerciales y de mercado que deben analizarse para encontrar liquidez del mercado, fijación de precios de instrumentos, etc. Nuevamente, las estadísticas y el aprendizaje automático juegan un papel aquí. Sin embargo, aquí el dominio se vuelve importante y también puede adquirir dicha información del material CFA / FRM . Aquí, estoy hablando de los trabajos pesados ​​más cuantitativos en las empresas financieras.

Herramientas de software: a medida que avanzan las herramientas, R es una herramienta de código abierto que sabe cuál es útil siempre. Estadísticamente hablando, he visto que la mayoría de las compañías de análisis usan SAS. SAS es un conjunto de habilidades básicas en esta industria. Los cuantos en los bancos de inversión utilizan principalmente Matlab . En el lado de la base de datos, el conocimiento sobre SQL estaría bien. Entonces esto da una idea de la imagen completa.

Ahora, para comenzar con la transición (para alguien que se muda de la universidad), las estadísticas, R y algunos conceptos básicos del aprendizaje automático serían suficientes.

Empleos de TI en bancos: hay muchos bancos que contratan para sus roles de TI. No buscan todos estos conjuntos de habilidades o al menos no necesitan que sepas todo esto. Le harán codificar / probar sus productos que los ayudarán en su negocio bancario. Probablemente quieran que conozcas algunos de los términos básicos que usan y un repaso de JC Hull debería ser suficiente para esto, además de tus habilidades de codificación elemental. No necesita ser un CFA para esto. Si desea ingresar a la banca, este podría ser un buen papel como trampolín. Te presenta al mundo y luego puedes tomar una decisión sobre lo que quieres hacer exactamente.

Supongo que para ingresar específicamente en la banca de inversión / ventas, un MBA de un instituto de nivel 1 que sea una escuela objetivo para los bancos sería muy útil (debo decir). Graduarse de una élite B-school & networking es lo mejor que se puede hacer. CFA / FRM son solo auxiliares, MBA de primer nivel es el verdadero negocio en banca de inversión / ventas.

En cuanto al comercio Quant, diría que una sólida formación en matemáticas (finanzas matemáticas para ser exactos) es imprescindible junto con habilidades tecnológicas superiores a la media en c ++, java, c # matlab, etc. MS en CS / MS en Comp Fin y en muchos casos Se requiere doctorado en matemáticas / física para entrar en esta posición a menos que tenga contactos fuertes. La gente aquí aplica las matemáticas para hacer modelos financieros que valoren los derivados / riesgo de cobertura, etc. y luego los codifique en C ++. Este código se convierte en parte del sistema de software creado por el equipo de tecnología.

Para los perfiles de tecnología, las buenas habilidades de OOP, el conocimiento de la base de datos (SQL / Normalización), la mentalidad lógica y un conocimiento sólido de las diversas clases de activos es una ventaja. Un BE / BS / BTech / MTech en CS / IT / ECE es primordial para tales roles, BCA / MCA puede ser suficiente si tiene un buen trabajo a sus espaldas. Se trata más de la programación / ingeniería de software a nivel empresarial que de la codificación algorítmica. Sin embargo, dada la escala masiva de las plataformas comerciales mundiales, este puede ser un papel desafiante.

Asegúrese de tener muy buenas credenciales académicas antes de solicitar un Banco de Inversión, son muy particulares sobre las calificaciones y la reputación de la universidad, al menos durante el reclutamiento en el campus. CFA puede respaldar su caso, pero no será el creador de acuerdos en ninguno de los perfiles anteriores a menos que desee ingresar específicamente en Gestión de activos / Gestión de patrimonios / Investigación de equidad. FRM es excelente para los roles de gestión de riesgos / auditoría, pero es inútil para irrumpir en el núcleo I Banking and Trading.
Además, no hace falta decir que las redes pueden obtener trabajos que de otro modo serían inaccesibles, por lo que la red es mucho.

Nada me ayudó más que aprender python y scipy para estadísticas, así como aprender R, Stata, SQL y varias otras herramientas para el almacenamiento de datos de gran tamaño.

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