Cientista de Dados Pleno (Análise de Risco em Seguros)

confidential; United States; Remote; USD 90,000 - 150,000; Full time

Benefits offered by this job

Ambiente colaborativo

Trabalho remoto 100%

Conexão global com times

Job summary

A Sylision procura um Cientista de Dados Pleno para atuar na análise de risco de seguros, com foco em frequência e severidade, trabalhando 100% remoto. A contratação pode ser CLT ou PJ.

Você definirá exposição, extrairá dados com SQL, ajustará modelos em Python (Pandas e scikit-learn), validará safras, quantificará incerteza e apresentará recomendações para decisões de negócio.

Qualifications

• Conhecimento em modelos de frequência e severidade
• Capacidade de trabalhar com dados de seguros, frequência e severidade
• Competência em SQL para extração e conferência de dados
• Capacidade de explicar incerteza a atuária/negócio e reprodutibilidade de pesquisas

Responsibilities

• Definir exposição, janela e unidade de análise para o risco de cada produto
• Extrair e conferir dados de apólices, sinistros e pagamentos com SQL
• Ajustar modelos de frequência e severidade e comparar com árvores de gradiente
• Validar em safras posteriores e analisar estabilidade por segmento
• Quantificar a incerteza das estimativas e simular cenários de reajuste
• Verificar o uso de variáveis sensíveis e proxies com jurídico e atuária
• Apresentar a recomendação com ganho esperado, risco e limites do modelo
• Acompanhar a sinistralidade realizada depois da decisão

Skills

Estatística avançada

Interpretação de incerteza

Explicação para atuária/negócio

Education

Graduação em Estatística/CDS/Matemática

Tools

Python

Pandas

scikit-learn

SQL

Jupyter

Git

Modelos de frequência e severidade

Teste de hipótese

Job description

Vaga aberta de Cientista de Dados Pleno (Análise de Risco em Seguros). A empresa contratante é confidencial neste anúncio, e a seleção é conduzida pela Sylision.

Nível: pleno.

Modelo de trabalho: 100% Remoto.

Contratação: tempo integral, CLT ou PJ.

Sobre a vaga

Na subscrição de seguros, o risco de um segurado se traduz em duas quantidades: a frequência de sinistros e o custo médio quando ocorrem. Os dados históricos têm cauda pesada, poucos sinistros graves respondem por grande parte do custo, e a distribuição muda quando o perfil da carteira muda. A pergunta que chega à ciência de dados é prática: este grupo de segurados está bem precificado, ou a carteira está subsidiando um grupo de alto risco?

O que você vai fazer:

• Definir exposição, janela e unidade de análise para o risco de cada produto
• Extrair e conferir dados de apólices, sinistros e pagamentos com SQL
• Ajustar modelos de frequência e severidade e comparar com árvores de gradiente
• Validar em safras posteriores e analisar estabilidade por segmento
• Quantificar a incerteza das estimativas e simular cenários de reajuste
• Verificar o uso de variáveis sensíveis e proxies com jurídico e atuária
• Apresentar a recomendação com ganho esperado, risco e limites do modelo
• Acompanhar a sinistralidade realizada depois da decisão

Requisitos:

• Estatística: modelos lineares generalizados, intervalo de confiança e teste de hipótese
• Python com Pandas e scikit-learn
• SQL para extração e conferência de dados
• Atenção a vazamento, exposição e censura em dados de eventos raros
• Capacidade de explicar incerteza a pessoas de atuária e negócio
• Reprodutibilidade e controle de versão

Diferenciais:

• Conhecimento de seguros ou de atuária
• Modelos para eventos raros e distribuições de cauda pesada
• Análise de justiça e de variáveis proxy
• Experiência com experimentos em carteira
• Visualização para comunicar decisão

Como é trabalhar aqui:

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em Minas Gerais. As análises são revisadas por outra pessoa de dados e por atuária antes de irem à decisão. As premissas e os dados usados ficam registrados para que o resultado possa ser refeito depois. Na candidatura, informe a sua pretensão salarial.

Benefícios oferecidos pela empresa contratante:

• Ambiente colaborativo, com senso de comunidade e conquistas celebradas em equipe
• Trabalhe de qualquer lugar, com liberdade e flexibilidade
• Conexão global: convivência com times de diferentes países e culturas
• Apoio à saúde física com TotalPass e Mediquo
• Cuidado com a saúde mental pelo programa Team Care
• Contratação e jornada definidas com a empresa contratante

Tecnologias envolvidas:

• Python
• Pandas
• scikit-learn
• SQL
• Estatística
• Jupyter
• Git
• Modelos de frequência e severidade
• Teste de hipótese

Seus dados: tratados conforme a LGPD, com remoção a qualquer momento, a pedido.