Actuarial Data Scientist

• 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).

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.

• 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.