Sim
Não estou no setor financeiro, embora já tenha realizado vários projetos de consultoria em finanças. Sou engenheiro industrial por uma questão de clareza e honestidade. Enfaticamente, sim, um engenheiro industrial pode trabalhar nos mercados financeiros devido ao alto nível de flexibilidade que o diploma oferece. Pense nisso. Os dois primeiros anos de engenharia industrial são fortemente baseados em ciências matemáticas e de engenharia. Estamos falando de equações diferenciais ordinárias, métodos do operador D, derivadas parciais, integrais, cálculo multivariado, estatística, álgebra matricial, aumento da matriz, no meu caso mecânica dos fluidos, termodinâmica, ciência dos materiais, análise de tensão e uma série de tópicos difíceis da ciência da engenharia, não para mencionar os projetos pesados ​​realizados em C ++ / MATLAB e Visual Basic. O que? Sim. Esses são apenas os dois primeiros anos de estudo. Os próximos dois anos são fortemente baseados em pesquisa operacional e matemática de otimização usando técnicas de programação OR, também somos apresentados a redes neurais e algoritmos genéticos em nível de graduação, bem como a uma série de algoritmos de otimização, sem mencionar alguns tópicos extras em estatística. O engenheiro industrial sabe como projetar corretamente um algoritmo neural eficiente no nível de graduação e como construir um algoritmo de pesquisa genética preciso que seja computacionalmente eficiente, usando o orçamento de computação para construir e ajustar um algoritmo que melhor atribui uma solução ideal em uma expressão matemática . O engenheiro industrial é bem versado em como otimizar os algoritmos de pesquisa com relação à prevenção da convergência precoce e à diversificação correta da geração de soluções de teste em vários contextos diferentes. Idealmente, qualquer indivíduo com um grau de IE deve se sentir confortável com as diferentes tipologias de aprendizado neural, técnicas de propagação traseira, programação evolutiva, otimização de inteligência de enxame, bem como algoritmos clássicos de pesquisa meta heurística e algoritmos estocásticos com relação à otimização de sistemas matemáticos e de engenharia.

A engenharia industrial é muito matemática e, como tal, o IE está corretamente equipado para resolver uma variedade de problemas matemáticos e o IE possui fortes habilidades em C ++ / MATLAB / VB que seriam mais do que ideais no setor financeiro. Apenas verifique se você é forte nessas áreas. Os engenheiros industriais têm uma forte aptidão matemática, bem como fortes habilidades de codificação adquiridas ao resolver tarefas desafiadoras de programação no nível de graduação e essas habilidades são ideais para o setor financeiro.
Faça isso porque você gosta do processo de resolução de problemas e não porque é muito bem remunerado, acredite, os problemas que você enfrentará diariamente exigem muita formulação / modificação de algoritmos de autoaprendizagem e esse processo leva algum tempo. Depois disso, você normalmente escreve pseudo-código no papel e segue as etapas do algoritmo mentalmente antes de codificar, depurar e otimizar e depois ajustar o algoritmo de otimização / previsão para melhor atender ao orçamento de computação, eu gosto de representar graficamente o desempenho da visualização do algoritmo convergência vs orçamento de computação, bem como outros parâmetros, é uma diversão enorme, mas é preciso estar nele por amor a ela.