Especialista en Ciencia de Datos

Randstad

📍 São Paulo, SP/SP· Tempo integral

Descrição da vaga

Sobre la Oportunidad:


Buscamos un(a) Especialista en Ciencia de Datos para actuar de forma estratégica en nuestra área de Precios y Analítica de Automóviles. Esta es una posición destacada para profesionales que desean ser protagonistas en la generación de valor, liderando el desarrollo de modelos predictivos complejos, experimentación y creación de nuevas features analíticas aplicadas al negocio.

Si tienes un fuerte pensamiento analítico, pasión por resolver problemas de negocio complejos a través de datos y quieres transformar el mercado de seguros, esta vacante es para ti.


Principales Actividades:


  • Modelado Avanzado: Desarrollar modelos predictivos y estadísticos con foco en precios (GLMs y Machine Learning), propensión, aceptación y prevención de fraude.
  • Feature Engineering: Construir features avanzadas a partir de grandes volúmenes de datos internos y externos (datos geoespaciales, comportamentales y de mercado).
  • Precios Estratégicos: Apoyar en la construcción, calibración y mantenimiento de modelos tarifarios y reglas de negocio en entornos de producción.
  • Experimentación y Validación: Desarrollar y monitorear pruebas A/B para validar el impacto de los modelos, garantizando la consistencia estadística entre los entornos exploratorios y productivos.
  • Visión de Negocio: Traducir dolores de negocio (siniestralidad, conversión, retención) en soluciones analíticas estructuradas y convertir insights técnicos en recomendaciones ejecutivas.
  • Colaboración y MLOps: Trabajar en asociación con equipos de ingeniería de datos para el deploy, monitoreo y operacionalización de modelos a través de pipelines analíticos.

Requisitos y Calificaciones


Formación Académica: Educación superior completa en áreas cuantitativas (Estadística, Matemáticas, Ingeniería, Ciencias de la Computación, Economía o áreas afines).


Conocimiento Técnico

  • Fuerte experiencia en Machine Learning (modelos basados en árboles, boosting, redes neuronales) y modelado estadístico.
  • Dominio avanzado en Python y SQL.
  • Experiencia con Databricks (PySpark, MLflow, notebooks, Delta Lake).
  • Experiencia con grandes volúmenes de datos, evaluación de métricas de modelos y pruebas A/B.
  • Nociones de MLOps e integración entre modelos analíticos y modelos tarifarios.
  • Diferencial relevante: Experiencia previa en el sector de seguros/reaseguros.
  • Diferencial técnico: Familiaridad con software de precios actuariales (como la suite WTW - Emblem y Radar).

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