Analista senior de riesgos y fraude
buscamos un profesional experimentado que lideré el análisis profundo de datos generados por los sistemas de prevención de fraude para diseñar y optimizar reglas y estrategias robustas. Este análisis debe minimizar pérdidas por robo o suplantación de identidad y asegurar la integridad del proceso crediticio.
responsabilidades principales:
* liderar el análisis avanzado de comportamientos sospechosos en transacciones para la detección proactiva de fraudes.
* diseñar, implementar y optimizar reglas y modelos de prevención de fraude, garantizando la máxima eficiencia y reducción del quebranto.
* supervisar investigaciones complejas de operativas fraudulentas, incluyendo robo y suplantación de identidad, proponiendo acciones correctivas.
* coordinar pruebas, validación y despliegue de nuevas soluciones y actualizaciones en los sistemas de prevención de fraude.
* desarrollar estrategias innovadoras para la mejora continua de la prevención de fraude y el aumento del approval rate.
* generar reportes ejecutivos con análisis detallados para la toma de decisiones estratégicas por parte de la gerencia.
* capacitar y asesorar a equipos operativos en la correcta aplicación y monitoreo de reglas antifraude.
requisitos para cubrir el perfil:
* profesional titulado/a en ingeniería, administración, actuaría, estadística o afines.
* mínimo 4 años de experiencia en prevención de fraude, preferentemente en el sector financiero o fintech.
* sólido dominio de sql, estadística avanzada y mapeo de procesos.
* avanzado manejo de excel, power bi o powerpoint para análisis y presentación de resultados.
* excelentes habilidades de comunicación para interactuar con áreas técnicas y de negocio, y presentar hallazgos a niveles gerenciales.
* capacidad de liderazgo, gestión del cambio y toma de decisiones basadas en análisis de riesgos y datos.
* experiencia demostrable en plataformas de prevención de fraude y en la configuración de reglas antifraude.
conocimientos requisitos:
* sql: profundización en consultas sql avanzadas.
* estadística: conocimiento de modelos estadísticos y análisis de datos.
* metodologías ágiles: familiaridad con scrum o frameworks similares.
* comunicación efectiva: habilidad para comunicarse claramente con diferentes audiencias.
* liderazgo y gestión de proyectos: experiencia en liderar equipos y gestionar proyectos.