Analista de Estratégia e Prevenção a Fraude Pl. (Manipulação e Análise de Dados)

Descrição da vaga

Quando você pensa em carreira, o que vem à sua mente? Propósito? Colaboração? Ser protagonista para fazer a diferença? No PagBank temos tudo isso e muito mais. 💛

Estamos em busca de pessoas que vistam a camisa com orgulho. Gente com vontade de facilitar a vida financeira das pessoas e impulsionar negócios!

Tá a fim de uma carreira que rende mais? Confira essa oportunidade e #VemProPags!

Responsabilidades e atribuições

• Parametrizar políticas e regras de decisão no motor CRIVO para prevenção a fraudes.
• Avaliar a performance das políticas/regras através de indicadores como Hit Rate e Detection.
• Propor novos indicadores, controles, dashboards e melhorias nos processos já existentes.
• Traduzir necessidades de negócio para requisitos técnicos, atuando junto a times de tecnologia, produtos e comercial.
• Mapear riscos de novas operações e produtos com os times responsáveis, acompanhando integrações e garantindo o correto alinhamento da ferramenta de risco.
• Realizar análises investigativas para identificar padrões de comportamento de fraudadores e definir tratativas adequadas.
• Apoiar ou interagir com rotinas de mesa de revisão manual, políticas e portfólio.

Requisitos e qualificações

• Experiência em parametrização de motor CRIVO.
• Conhecimento em avaliação de regras e indicadores de performance (Hit Rate, Detection).
• Vivência com manipulação de grandes volumes de dados utilizando SQL.
• Conhecimento em linguagens de programação, preferencialmente Python e Spark.
• Perfil autodirigido, proativo, colaborativo e com habilidade de priorização.
• Capacidade analítica e investigativa para identificar padrões de fraude com base em dados.
• Experiência com áreas de políticas, portfólio e/ou prevenção à fraude, especialmente envolvendo revisão manual.

Informações adicionais

Para se destacar nessa posição seria legal se você também tivesse:

• Experiência com metodologias antifraude em produtos financeiros ou digitais.
• Vivência em ambientes de alta complexidade, com grande volume de decisões automatizadas.
• Conhecimento de ferramentas de data visualization (Power BI, Tableau etc.).