En Sabadell Zurich formarás parte del equipo de Pricing y Analytics con el objetivo de optimizar la estrategia tarifaria mediante modelización avanzada y análisis técnico que impacte directamente en rentabilidad y retención. Liderarás el desarrollo, recalibración y validación de modelos GLM de frecuencia, severidad y otros modelos para los principales ramos de seguros generales, utilizando WTW Radar / Emblem / Python.

Tu contribución será fundamental para llevar a cabo el ciclo completo de modelización: desde la exploración y preparación de datos hasta la presentación y defensa técnica de resultados ante el manager y, cuando sea necesario, ante dirección, trabajando siempre en un ambiente colaborativo, diverso y orientado a negocio.

Además, participarás en iniciativas de analítica avanzada relacionadas con:
Evolución de caídas, renovaciones, conversión y siniestralidad.
Optimización de renovaciones y análisis de retención.
Replicación y control de tarifaria en Radar.
Estudios ad‑hoc que respalden decisiones de Producto y dirección técnica.

Por otro lado,



Colaborarás estrechamente con los equipos de Producto y Siniestros para asegurar que los modelos y tarifas reflejan tendencias técnicas y las necesidades del negocio. Aunque la implementación final se gestiona desde otra área, tendrás un rol fundamental en asegurar la consistencia entre el modelo técnico y el operativo.

¿Qué necesitamos de ti?

Buscamos a una persona con experiencia demostrada en pricing de seguros generales, capaz de trabajar con autonomía en el corto plazo y de aportar criterio técnico propio.

Para tener éxito, necesitarás:

Experiencia y conocimientos esenciales
Licenciatura o Grado en Actuariales, Matemáticas, Estadística, Física o equivalentes.
Mínimo de 5 Años de experiencia en posiciones similares.
Nivel intermedio de Ingles (B2)
Dominio práctico de herramientas para modelización y control de tarifas.
Conocimientos sólidos en GLM de frecuencia y severidad, distribuciones (Poisson, G

📌 Senior Pricing Data Scientist Barcelona
🏢 Livewell
📍 Barcelona