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;
Trabalharde 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;
Assegurarque 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-seatualizado 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 deframeworks de ML mais conhecidos ( Sklearn, TensorFlow, PyTorch ).
Conhecimentos de SAS Guide/SQL (preferencial);
Conhecimento deambientes 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 (P owerBI );
Será valorizadaexperiência específica na indústria de seguros;
Capacidade de comunicação de conceitos complexos de forma simples a clientes internos e externos;
Conhecimento demetodologias 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