Empresa:

Mapfre

Descrição da Função

Quem Somos?

Uma das maiores seguradoras do mundo, temos como pilar a sustentabilidade e o cuidado com as pessoas. Possuímos um amplo portfólio de produtos e diversas unidades em que atuamos: Investimentos, Consórcios, Capitalização, Previdência e Vida Resgatável, Saúde, Seguros e Assistência.

Com presença em mais de 100 países nos cinco continentes, somamos mais de 34 mil colaboradores em todo o mundo, mais de 300 em Portugal.

Trabalhamos para construir o futuro e estamos comprometidos com a inovação.

Estamo-nos a transformar para acompanhar os nossos clientes também no mundo digital.

A Fundación Mapfre, instituição sem fins lucrativos, é a nossa acionista maioritária, o que fortalece a nossa independência e estabilidade. Entre os nossos compromissos está a valorização e apoio à diversidade e inclusão, construindo ambientes mais acolhedores. A presença de mulheres em cargo de gestão e o equilíbrio racial e de género na constituição das equipas é a nossa prioridade.

Data Scientist/Analyst Mapfre

Como Data Scientist terás um papel crucial na transformação que estamos a viver na MAPFRE Portugal para ser uma empresa data-driven, gerindo os dados como um ativo estratégico ao longo de todo o seu ciclo de vida, desde a aquisição até à ativação. Farás parte de uma equipa multidisciplinar, e trabalharás de forma próxima com a equipa de engenharia de dados e desenvolvimento de projetos. A nossa missão enquanto equipa será entender os problemas que os nossos colegas das diversas áreas de negócio nos apresentam e oferecer soluções baseadas em dados e modelos preditivos. Também esperamos que possas propor ideias que tenham um impacto positivo no negócio.

Principais Atividades:

• Desenvolvimento de modelos e soluções analíticas ao longo de todo o seu ciclo de vida, desde o entendimento da oportunidade/problema de negócio e o design da solução até à industrialização, implementação e avaliação dos resultados;
• Trabalhar de forma colaborativa com os todos os departamentos e áreas da empresa envolvidas nos nossos projetos, especialmente as áreas de negócios responsáveis pelos processos a serem otimizados;
• Impulsionar e apoiar a análise de dados por parte dos utilizadores, com modelos analíticos baseados em auto atendimento;
• Assegurar que os requisitos analíticos e técnicos do desenvolvimento estão alinhados com os objetivos de negócio;
• Garantir o impacto dos casos de uso realizados na conta de resultados e nos objetivos estratégicos da empresa (conversão, retenção, sinistralidade, etc.);
• Exploração e modelação das diversas fontes de dados da empresa e fontes de dados externas para apoiar o desenvolvimento de projetos baseados em dados;
• Manter-se atualizado sobre as tendências e melhores práticas do mercado.

Perfil Pretendido:

• Até 2 anos de experiência (Valoriza-se a experiência na indústria do mercado segurador);
• Formação Superior Técnica em Data Science/Analytics, Engenharia, Matemática, Estatística ou outro campo similar. Será valorizada formação específica em ciência de dados e inteligência artificial;
• Estatística clássica, machine learning e inteligência artificial;
• Será especialmente valorizada a experiência em Python e R;
• Conhecimento de frameworks de ML mais conhecidos (Sklearn, TensorFlow, PyTorch).
• Conhecimentos de SAS Guide/SQL (preferencial);
• Conhecimento de ambientes Cloud, principalmente em ambientes de GCP, Azure ou AWS. Certificações associadas serão valorizadas;
• Será levado em consideração o conhecimento de ferramentas específicas de visualização e exploração de dados (PowerBI);
• Será valorizada experiência específica na indústria de seguros;
• Capacidade de comunicação de conceitos complexos de forma simples a clientes internos e externos;
• Conhecimento de metodologias Agile;
• Trabalho colaborativo e espírito curioso.

Condições contratuais gerais

• Colaborador direto com a Mapfre
• Remuneração fixa mais variável
• 35h semanais
• 25 dias de férias
• Horário flexível
• Seguro de vida e de saúde
• PIR - Plano individual de reforma
• Abono escolar (Filhos)
• Subsídio de lar (apoio financeiro às famílias)
• Telecomunicações
• Descontos em seguros e parceiros

Observações

Lisboa (Portugal)