This job is with Allianz Commercial, an inclusive employer and a member of myGwork – the largest general platform for the LGBTQ+ business community. Please do not contact the recruiter directly. ¿Qué vas a hacer en Allianz? Como Data Scientist, desempeñarás un papel clave dentro del equipo de Data Analytics, liderando el desarrollo y la operación de modelos avanzados de inteligencia artificial orientados a la retención de clientes y la optimización de cartera en los ramos de Autos y Hogar. Tus principales responsabilidades serán: * Diseñar, entrenar, calibrar y monitorizar modelos predictivos de churn, garantizando su precisión, robustez y evolución continua. * Desarrollar soluciones analíticas avanzadas que permitan identificar riesgos de abandono y oportunidades de optimización de cartera. * Transformar resultados analíticos en segmentaciones, priorizaciones y recomendaciones accionables para las áreas de negocio. * Impulsar campañas de retención en colaboración con los equipos de P&C; y Gestión de Cartera, maximizando el impacto sobre los resultados.



* Actuar como enlace entre negocio y analítica, facilitando la interpretación de modelos, insights y conclusiones. * Validar hipótesis de negocio y contribuir a una toma de decisiones basada en datos. * Supervisar la calidad de los datos y los pipelines que alimentan los modelos analíticos. * Analizar el rendimiento de modelos y campañas, identificando oportunidades de mejora, reentrenamiento y optimización continua. * Contribuir a la evolución de prácticas de MLOps y a la industrialización de modelos en entornos cloud. ¿Qué necesita Allianz de ti? * Grado o Máster en Matemáticas, Estadística, Ingeniería, Data Science o disciplinas afines. * Nivel alto de inglés y español. * Experiencia en el desarrollo end-to-end de modelos de Machine Learning. * Experiencia en modelización predictiva, clasificación y modelos de churn. * Conocimientos sólidos de programación en Python. * Experiencia en procesamiento y explotación de d

📌 ML Engineer (Madrid)
🏢 Allianz Commercial
📍 Madrid