Actuarial Data Scientist

Develop, implement, and monitor advanced analytical models that optimize the profitability of the Digital Channel, through risk segmentation, LTV models, competitive analysis on aggregators, and dynamic pricing systems, integrating these capabilities within the technical framework of the line of business.

• Develop advanced segmentation models and digital footprint.
• Model expected claims by segment and simulate technical impact.
• Build and maintain the LTV model integrating premium, claims, CPA, and persistence.
• Develop price elasticity models and competitive positioning on aggregators.
• Design dynamic discount engines by customer profile.
• Build financial models by cohort (P&L, VNB, sensitivities).
• Automate technical reporting and monitor early warning signals.
• Coordinate with Technology and Data teams to operationalize models.

• 4-7 years of experience in advanced modeling applied to business.
• Experience in supervised and unsupervised Machine Learning.
• Experience in developing financial or actuarial models.
• Experience in the insurance sector is valued.

• Degree in Mathematics, Statistics, Engineering, Actuarial Science, or similar.
• A master's degree in Data Science or Analytics is valued.
• Advanced Python (pandas, scikit-learn, and other ML libraries).
• SQL.
• Advanced statistical modeling, experience with actuarial software (Akur8, Radar...).
• Experimentation techniques (A/B testing, causal inference).
• Data visualization tools (Power BI, Tableau, or similar).

• Strong business impact orientation.
• Ability to translate data into decisions.
• Technical rigor and structured thinking.
• Autonomy and proactivity.
• Teamwork and cross-functional collaboration.
• Continuous curiosity and innovation.

At SANTA LUCIA S.A,CªSEGUROS we work to guarantee real and effective equal opportunities that allow us to promote professional development and workforce diversity, in line with our commitment to SDG 5 (Gender Equality) of the United Nations 2030 Agenda.

Desarrollar, implementar y monitorizar modelos analíticos avanzados que permitan optimizar la rentabilidad del Canal Digital, mediante segmentación de riesgo, modelos de LTV, análisis competitivo en agregadores y sistemas de pricing dinámico, integrando estas capacidades dentro del marco técnico del ramo.

• Desarrollar modelos de segmentación avanzada y footprint digital.
• Modelizar siniestralidad esperada por segmento y simular impacto técnico.
• Construir y mantener el modelo LTV integrando prima, siniestralidad, CPA y persistencia.
• Desarrollar modelos de elasticidad precio y posicionamiento competitivo en agregadores.
• Diseñar motores de descuento dinámico por perfil de cliente.
• Construir modelos financieros por cohorte (P&L, VNB, sensibilidades).
• Automatizar reporting técnico y monitorización de alertas tempranas.
• Coordinar con Tecnología y Data para la productivización de modelos.

• 4-7 años en modelización avanzada aplicada a negocio.
• Experiencia en Machine Learning supervisado y no supervisado.
• Experiencia en desarrollo de modelos financieros o actuariales.
• Valorable experiencia en sector asegurador.

• Grado en Matemáticas, Estadística, Ingeniería, Actuariales o similar.
• Valorable máster en Data Science o Analytics.
• Python avanzado (pandas, scikit-learn u otras librerías de ML).
• SQL.
• Modelización estadística avanzada, experiencia en software actuarial (Akur8, Radar....)
• Técnicas de experimentación (A/B testing, causal inference).
• Herramientas de visualización de datos (Power BI, Tableau o similar).

• Fuerte orientación a impacto de negocio.
• Capacidad para traducir datos en decisiones.
• Rigor técnico y pensamiento estructurado.
• Autonomía y proactividad.
• Trabajo en equipo y colaboración transversal.
• Curiosidad e innovación continua.

En SANTA LUCIA S.A,CªSEGUROS trabajamos para garantizar una igualdad de oportunidades real y efectiva que nos permita promover el desarrollo profesional y la diversidad laboral, en línea con nuestro compromiso con el ODS 5 (Igualdad de Oportunidades) de la Agenda 2030 de Naciones Unidas.