Científico de Datos - Detección de Fraude

• Amplia experiencia (más de 3 años) en ciencia de datos o aprendizaje automático aplicado, liderando iniciativas de extremo a extremo en dominios técnicos complejos y aportando un impacto empresarial mensurable
• Sólida mentalidad analítica y cuantitativa, capaz de traducir los datos en información útil, evaluar el rendimiento de los modelos y guiar la toma de decisiones con evidencia y claridad
• Resolución estructurada de problemas, con capacidad para enmarcar desafíos ambiguos, definir métricas de éxito y comunicar resultados tanto a audiencias técnicas como no técnicas
• Sólidas habilidades de programación en Python, especialmente en el dominio de datos, y uso fluido de Git
• Conocimiento de Spark, SQL o cualquier otro lenguaje de programación orientado a datos y dominio de las librerías estándar de modelado y manipulación de datos (Pandas, Sklearn, Keras, XGBoost, LightGBM, etc.)

• Experiencia en detección analítica de fraude en el sector de Seguros, Finanzas o Aplicación de la Ley
• Conocimiento profundo de bases de datos de grafos (Neo4j, AWS Neptune) y analítica (NetworkX, GNN) o explicabilidad aplicada a la detección de anomalías
• Conocimiento de herramientas de BI (Tableau o similares)

Queremos hacer de Prima un lugar de trabajo feliz y que empodere a sus empleados. Así que, si decides unirte a nosotros, puedes esperar muchos beneficios.

💵 Compensación competitiva: Ofrecemos un bono basado en el rendimiento de hasta un 5% del salario fijo para este puesto.

🤸 Trabaja a tu manera: Disfruta del trabajo híbrido, con una combinación de días en casa y en la oficina. Además, hasta 30 días al año, trabaja desde cualquier lugar.

🏁 Crece con nosotros: Puede que en Prima nos movamos rápido, pero nos movemos juntos. Accede a recursos de aprendizaje, mentoría y un plan de crecimiento adaptado a ti.

🌈 Prospera y rinde: Tu mejor trabajo comienza cuando te sientes mejor. Disfruta de seguro médico privado, descuentos en gimnasios, programas de bienestar y apoyo a la salud mental.

¿Buscas un nuevo desafío?

¿Te gustaría ayudarnos a dar forma al futuro de los seguros de automóvil?

Prima podría ser el lugar ideal para ti.

Desde 2015, hemos utilizado nuestra pasión por los datos y la tecnología para replantear el seguro de automóvil y ofrecer a los conductores una gran experiencia a un precio excelente. Nuestra historia comenzó en Italia, donde nos hemos convertido rápidamente en el proveedor de seguros de automóvil online número uno. De hecho, más de 5 millones de conductores confían en nosotros. Y ahora nos estamos expandiendo para ayudar a millones de conductores más en el Reino Unido y España.

Para ayudar a impulsar ese crecimiento, necesitamos un Data Scientist que se una a nuestro Anti Fraud Team.

En este puesto, tendrás la oportunidad de enfrentarte al fraude, uno de los desafíos más impactantes y de evolución más rápida en el sector de los seguros. Lo harás desde una perspectiva global. De hecho, el equipo es responsable de detectar reclamaciones fraudulentas en todos los mercados de Prima: el Reino Unido, España e Italia.

Colaborarás con ingenieros, gestores de siniestros y líderes de negocio para mejorar la detección del fraude, influyendo directamente en decisiones de fraude del mundo real con un impacto en los resultados de la empresa medido en millones. Esta es un área de trabajo altamente práctica donde un sólido criterio empresarial es tan importante como la experiencia técnica.

• Diseñar y mejorar sistemas de detección de fraude que prioricen las reclamaciones de alto riesgo, optimizando el equilibrio entre la precisión de la detección y la eficiencia operativa
• Colaborar entre equipos y funciones, trabajando estrechamente con analistas de fraude, ingenieros y gestores de producto
• Desarrollar una profunda experiencia en la dinámica del fraude, identificando patrones de fraude emergentes, comprendiendo cómo evolucionan a lo largo del ciclo de vida del seguro y traduciendo estos conocimientos en estrategias eficaces de detección y prevención; por ejemplo, identificando redes sospechosas de reclamaciones relacionadas, entidades sintéticas o patrones de comportamiento anómalos