Actuarial Data Scientist

MISIÓN 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. RESPONSABILIDADES DEL PUESTO 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. REQUISITOS Experiencia requerida: 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. Conocimientos Requeridos: 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). Habilidades: 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.