Publiée le 18 sept. 2026 · Nous l'avons confirmé au moment où cette offre a été agrégée
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Analista
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.
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.
Modelo de Trabalho: Híbrido (2x Presencial e 3x remoto)Jornada: 7h30/dia
Regime de Contratação: CLTLocal: Pinheiros/SP
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