Desenvolver e implementar estratégias e modelos avançados para detecção e prevenção de fraudes em transações financeiras, com foco em Crédito PF e PJ.

Conduzir due diligence, background check e definição de KYC.

Produzir análises ad hoc para decisões de priorização, monitorar indicadores de crédito em parceria com MIS e apoiar iniciativas de KYC avançado.

Analisar grandes volumes de dados transacionais e comportamentais utilizando ferramentas de análise de dados e/ou linguagens de programação.

integrar o ciclo completo de estratégia antifraude, desde a criação de regras, estudos de impacto, monitoramento de performance, otimização de regras e modelos e interface com outras áreas.

Colaborar com equipes de tecnologia para integrar soluções antifraude em sistemas existentes e desenvolver novas funcionalidades.

Elaborar relatórios detalhados sobre tendências de fraude, perdas financeiras e desempenho das estratégias implementadas.

Manter-se atualizado sobre as últimas tendências e tecnologias em prevenção a fraudes, participando de workshops e treinamentos.

Experiência sólida em análise e prevenção de fraudes, preferencialmente no setor financeiro ou e-commerce.

Domínio avançado em SQL para consulta e manipulação de grandes bases de dados relacionais e não relacionais.

Diferencial: Conhecimento em linguagens de programação como Python ou R para análise de dados e desenvolvimento de modelos preditivos.

Experiência sólida com ferramentas antifraude (e.g., FICO Falcon, RSA Adaptive Authentication, ClearSale) e sistemas de monitoramento.

Diferencial: Conhecimento em técnicas de machine learning e estatística aplicada para detecção de anomalias e padrões de fraude.

Familiaridade com regulamentações de segurança de dados (LGPD, GDPR) e padrões de segurança da informação (PCI DSS).

Capacidade de realizar análises complexas, identificar riscos e propor soluções estratégicas para mitigar fraudes.

SQL avançado — obrigatório

Experiência em análise de dados aplicada à prevenção a fraudes ou risco de crédito

Capacidade de especificar e acompanhar controles de Crédito PF e PJ

Conhecimento de KYC, due diligence e processos de background check

Domínio de métricas antifraude e de crédito (precision, recall, inadimplência, aprovação)

Conhecimento de regulamentações: LGPD, PCI DSS

Diferenciais: Python ou R para modelagem e análise preditiva. Experiência com sanções internacionais e listas restritivas (OFAC, PEP). Vivência com ferramentas de motor de decisão (FICO, DataRudder ou similares). Experiência em fintechs de crédito ou bancos digitais.