Actuarial Data Scientist

Desde LHH Recruitment Solutions seguimos colaborando con una prestigiosa empresa del sector seguros, en pleno proceso de Transformación con el objetivo de posicionarse como la compañía referente dentro del sector seguros.Como parte de este ambicioso reto, actualmente buscamos un/a: La información a continuación detalla los requisitos del puesto, la experiencia esperada del candidato y las cualificaciones correspondientes.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.xiphteb Curiosidad e innovación continua.

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. xiphteb Curiosidad e innovación continua.