Especialista Analisis Datos

Southbridge es una compañía de seguros generales perteneciente al holding canadiense, Fairfax Financial Holdings Limited, con más de 40 años de trayectoria en la industria del seguro, caracterizándose por ofrecer una extensa variedad de productos desarrollados para satisfacer las necesidades locales e internacionales de grandes compañías multinacionales, empresas medianas y pequeñas de diferentes rubros e industrias, como también familias y personas.
Somos la primera aseguradora en Latinoamérica en certificarse como Empresa B, con un propósito claro de construir un futuro sostenible, incluyendo el impacto económico, ambiental y social.
¿Quieres ser parte de una empresa joven y ágil? Te invitamos a sumarte a la comunidad Southbridge y desarrollar y/o potenciar tus competencias en nuestro "Data Scientist\" y será responsable de analizar grandes volúmenes de datos y aplicar modelos estadísticos y de machine learning para mejorar la toma de decisiones del negocio. En el contexto de una compañía de seguros, este rol es clave para optimizar pólizas, evaluar y modelar riesgos, mejorar la experiencia del cliente e identificar patrones que apoyen la predicción y prevención de fraudes.
Desarrollar y mantener modelos estadísticos y de machine learning para estimar riesgo, probabilidad de siniestros y comportamiento de clientes.
Apoyar la optimización de precios y condiciones de pólizas mediante análisis de datos históricos y variables de riesgo, en coordinación con Actuaría.
Generar dashboards e informes ejecutivos con métricas clave de desempeño, siniestralidad y riesgo para apoyar la toma de decisiones.
Trabajar de forma colaborativa con TI y áreas de negocio para integrar datos, asegurar calidad de información y desplegar soluciones analíticas en procesos.
Título profesional/universitario en Matemáticas, Estadística, Ingeniería, Informática/Ciencias de la Computación, Economía, Actuaría o afines.
Experiencia en compañías de seguro.
Experiencia en análisis de datos y construcción de modelos estadísticos y/o de machine learning.
Dominio de Python y SQL.
Capacidad para comunicar resultados a públicos no técnicos, traduciendo análisis en recomendaciones accionables.
Postgrado/Máster en Ciencia de Datos, IA, Estadística Aplicada o afines.
Cursos o certificaciones en Data Science, Machine Learning, Big Data o analítica predictiva.
Experiencia en seguros o industrias intensivas en datos (banca, finanzas, consultoría).
Experiencia en modelos de riesgo, pricing, detección de fraude, comportamiento de clientes u optimización de procesos.

Experiencia trabajando con equipos multidisciplinarios (actuaría, producto, TI, negocio).
Programación y análisis de datos: Python (Pandas, NumPy), modelamiento con Scikit-learn; SQL para extracción y manejo de datos.
Modelos estadísticos y de machine learning: clasificación, regresión, clustering y/o series de tiempo; Manejo de datos: bases de datos relacionales (SQL) y nociones de NoSQL.
Tratamiento de grandes volúmenes de datos: nociones de herramientas Big Data (Spark/Hadoop/Kafka) deseable.