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 ágil, 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 d

📌 Data Scientist (Madrid)
🏢 SANTALUCÍA
📍 Madrid