Es Ph.D. en Economía y tiene una maestría en Estadística de la Universidad de California en Berkeley. Es Profesor de Investigación de Operaciones e Ingeniería Financiera (ORFE) en la Universidad de Princeton, donde también es Profesor Asociado en el Departamento de Economía, el Centro de Estadística y Aprendizaje Automático (CSML) y el  Programa de Estudios Latinoamericanos (PLAS). Su investigación abarca econometría, estadística, ciencia de datos y ciencia de decisiones, con especial interés en la evaluación de programas y la inferencia causal. La mayor parte de su trabajo es interdisciplinario y está motivado por problemas cuantitativos en las ciencias sociales, del comportamiento y biomédicas. Como parte de su principal agenda de investigación, Matias ha desarrollado nuevos procedimientos de inferencia semi-/no paramétricos, de alta dimensión y de aprendizaje automático con una robustez demostrablemente superior a los parámetros de ajuste y otras opciones de implementación. Actualmente es un Amazon Scholar y ha asesorado a varias organizaciones gubernamentales, multilaterales, sin fines de lucro y con fines de lucro en todo el mundo. También es miembro de los consejos editoriales de Journal of the American Statistical Association, Econometrica, Operations Research, Econometric Theory, Econometrics Journal y Journal of Causal Inference.