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The Browser Company · New York
Analista Cuantitativo de Ciencia de Datos (Python)
Howard-Sloan Search
Se busca un analista apasionado por aplicar métodos cuantitativos en una firma de inversión global, con un enfoque en Python y SQL.
Última verificación el 11 de junio de 2026. Podemos ganar una comisión cuando haces clic.
Una excelente oportunidad para quienes desean crecer en el campo de la ciencia de datos aplicando habilidades cuantitativas.
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Actualizado hace 2 mesesSerás redirigido a linkedin.com
Una excelente oportunidad para quienes desean crecer en el campo de la ciencia de datos aplicando habilidades cuantitativas.
Se busca un analista apasionado por aplicar métodos cuantitativos en una firma de inversión global, con un enfoque en Python y SQL.
Howard-Sloan Search es una firma de búsqueda de ejecutivos especializada en la industria financiera y tecnológica.
💡 Toma honesta: Este puesto quienes buscan un entorno dinámico en el sector de inversiones, pero puede ser exigente debido a la presión del rendimiento.
Mejor para: Este rol es para profesionales con una fuerte base en datos y habilidades analíticas, interesados en el sector financiero.
Cuidado: El trabajo en un entorno de alta presión puede no ser adecuado para todos, especialmente para quienes prefieren un ritmo más relajado.
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Los trabajadores destacan un ambiente colaborativo pero mencionan la alta presión y exigencia del puesto.
La posición de Analista Cuantitativo de Ciencia de Datos (Python) en Howard-Sloan Search es una opción atractiva para quienes buscan un papel desafiante en finanzas. Con un salario base que oscila entre $95,000 y $100,000, más un bono del 10-15%, esta oferta es competitiva en el mercado laboral de Nueva York.
Este rol requiere un sólido conocimiento de Python y SQL, y está diseñado para aquellos que disfrutan resolver problemas comerciales reales a través del análisis de datos. Trabajarás junto a MDs, banqueros y otros analistas, lo que proporciona una experiencia invaluable en un ambiente colaborativo y dinámico.
la naturaleza del trabajo puede ser intensa, con expectativas de alto rendimiento. Los candidatos deben estar preparados para enfrentar desafíos y trabajar bajo presión. En general, este puesto quienes buscan un desarrollo profesional en el ámbito de la ciencia de datos aplicado a las finanzas.
Para más detalles, consulta la página oficial en LinkedIn.
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