A Youse está contratando uma pessoaAnalista Sênior de Pricingpara integrar a coordenação de Modelagem e Machine Learning, atuando na construção, evolução, validação e aplicação de modelos estatísticos e de Machine Learning voltados à precificação, rentabilidade e gestão de risco dos produtos de seguros.
Missão do Cargo:
O(a) profissional terá como principal desafio transformar dados em modelos e análises que suportem decisões de negócio, contribuindo para o desenvolvimento de estratégias de Pricing cada vez mais precisas, competitivas e aderentes ao comportamento de risco dos clientes e à dinâmica do mercado.
A posição terá atuação transversal nos produtos de Seguro Auto, Vida e Residencial, com forte interação com as áreas de Pricing, Subscrição, Produto, Dados, Tecnologia e Negócios.
📝 Como vai ser o seu dia a dia?
- Desenvolver, atualizar, validar e monitorar modelos estatísticos e de Machine Learning aplicados a Pricing e seguros.
- Atuar na construção e evolução de modelos de frequência e severidade de sinistros, incluindo abordagens como GLM e outras técnicas estatísticas e de Machine Learning.
- Desenvolver modelos e análises de elasticidade de preço e demanda, avaliando a relação entre preço, conversão, retenção e comportamento do cliente.
- Desenvolver modelos de propensão à renovação, churn e retenção, apoiando estratégias de Pricing e gestão da carteira.
- Desenvolver análises de segmentação de clientes e riscos, identificando grupos com comportamentos, características e níveis de risco distintos.
- Apoiar estudos de otimização de preços, buscando o equilíbrio entre risco, rentabilidade, competitividade, conversão e retenção.
- Desenvolver modelos e análises aplicáveis aos diferentes produtos de Seguro Auto, Vida e Residencial, considerando as particularidades de cada carteira e cobertura.
- Realizar simulações de safra e carteira, avaliando a evolução esperada dos principais indicadores ao longo do tempo.
- Realizar análises de sinistralidade observada versus estimada, identificando desvios, tendências e oportunidades de recalibração dos modelos.
- Simular impactos de alterações de tarifas, regras de aceitação, segmentações e estratégias de preço, avaliando potenciais efeitos sobre prêmio, exposição, sinistralidade, retenção e rentabilidade.
- Conduzir análises de backtesting, validação e performance dos modelos, acompanhando estabilidade, poder discriminatório, aderência e evolução dos resultados.
- Apoiar a definição de premissas, variáveis, segmentações e metodologias utilizadas nos modelos de Pricing.
- Desenvolver estudos para identificar drivers de risco e rentabilidade, traduzindo resultados estatísticos em recomendações de negócio.
- Estruturar análises e indicadores para acompanhamento da performance dos modelos e das estratégias implementadas em produção.
- Trabalhar em conjunto com Dados e Tecnologia na implementação, disponibilização e monitoramento dos modelos em produção.
- Elaborar análises e apresentações para fóruns técnicos e executivos, traduzindo resultados de modelagem em impactos e recomendações para o negócio.
- Contribuir para a evolução das metodologias, ferramentas e processos de Modelagem e Machine Learning aplicados a Pricing.
💡 Se liga no que precisa ter/saber:
- Conhecimento de modelos estatísticos aplicados a seguros, especialmente:
- Modelos GLM de frequência de sinistros;
- Modelos GLM de severidade;
- Modelos de frequência × severidade e estimativa de prêmio de risco;
- Modelos de elasticidade de preço e demanda;
- Modelos de propensão à renovação e churn;
- Modelos de retenção e comportamento do cliente;
- Técnicas de segmentação de clientes e riscos;
- Modelos de Machine Learning supervisionados e não supervisionados;
- Técnicas de otimização de preços e estratégias de tarifação.
- Conhecimento dos principais conceitos de Pricing e gestão de risco em seguros Auto, Vida e Residencial.
- Conhecimento de indicadores e metodologias de análise de sinistralidade, prêmio, exposição, frequência, severidade, rentabilidade e margem.
- Conhecimento de técnicas de validação, calibração, backtesting e monitoramento de modelos.
- Conhecimento de metodologias para realização de simulações de carteira e safra, incluindo projeções de prêmio, exposição, sinistralidade observada versus estimada e impacto de alterações tarifárias.
- Capacidade de avaliar trade-offs entre risco, preço, conversão, retenção e rentabilidade.
- Formação em Estatística, Atuária, Matemática, Ciência de Dados, Engenharia, Economia ou áreas correlatas.
- Experiência profissional em Pricing, Modelagem, Ciência de Dados, Atuária, Risco ou áreas analíticas no mercado de seguros.
- Experiência prática com modelagem estatística e/ou Machine Learning.
- Conhecimento de Python ou R para análise de dados e desenvolvimento de modelos.
- Conhecimento de SQL para extração, tratamento e análise de grandes volumes de dados.
- Conhecimento de ferramentas de visualização, como Power BI, Looker, Tableau ou equivalentes.
- Capacidade de interpretar resultados de modelos e traduzir análises quantitativas em recomendações de negócio.
- Boa capacidade de comunicação e apresentação de resultados para públicos técnicos e não técnicos.
É desejável experiência ou conhecimento em ferramentas especializadas de Pricing e modelagem, como:
- Databricks;
- Guidewire;
- Emblem;
- Radar;
- SAS RTDM;
- AWS;
Também será considerado diferencial o conhecimento de arquiteturas de dados, pipelines de modelagem e processos de implementação e monitoramento de modelos em produção.
Diferenciais
- Experiência em modelagem de Pricing para Seguro Auto, especialmente modelos de frequência, severidade, prêmio de risco e segmentação de risco.
- Experiência com modelos aplicados a Vida e Residencial.
- Experiência com modelos de elasticidade/demanda e otimização de preços.
- Experiência com modelos de churn, propensão à renovação e retenção.
- Experiência em simulações de safra e carteira e análises de sinistralidade observada versus estimada.
- Experiência em model risk management, validação e monitoramento de modelos.
- Conhecimento de metodologias de tarifação, segmentação de risco e otimização de portfólio.
- Experiência prévia em seguradoras de médio ou grande porte.
- Conhecimento de ferramentas especializadas de mercado, como GUIDE, Emblem, Radar e SAS RTDM.
Informações adicionais:
Modelo de Trabalho: Híbrido (2x Presencial e 3x remoto)
Jornada: 7h30/dia
Regime de Contratação: CLT
Local: Pinheiros/SP