Fraud & FinCrime Data Analyst

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Технический аналитик в команду FinCrime финтех-компании Paysend. Отвечает за жизненный цикл правил фрод- и AML/TF-детекции, KPI-фреймворк и автоматизацию анализа и отчётности.

Задачи

• Проектировать, создавать, тестировать, настраивать и выводить из эксплуатации правила фрод- и AML/TF-детекции — от гипотезы через бэктестинг и деплой до оценки эффективности
• Определять, строить и поддерживать метрики эффективности детекции, ложных срабатываний, потерь, объёма алертов и продуктивности операций
• Готовить отчётность по изменениям правил, обработке алертов и пропускной способности команды, строить дашборды
• Проактивно искать новые типологии, сигналы данных и контроли и превращать их в рабочие правила или модели
• Переводить типологии фрода и финансовых преступлений в правила, использовать SQL и Python для бэктестинга, симуляции и оценки влияния
• Мониторить real-time и batch транзакционные данные, выявлять аномалии и новые паттерны атак, проводить глубокий анализ драйверов потерь
• Заменять ручной анализ и отчётность масштабируемыми пайплайнами, scheduled jobs и self-serve дашбордами
• Взаимодействовать с Product, Engineering, Compliance, Network и Operations
• Поддерживать соответствие AML/TF, KYC и регуляторным требованиям, поддерживать аудиты и due diligence партнёров
• Согласовывать требования программ Visa и Mastercard, пороги и мониторинг
• Документировать решения и обоснования правил, своевременно эскалировать существенные риски

Требования

• Опыт в аналитике фрода или финансовых преступлений, желательно в финтехе, платежах или высоконагруженном B2C
• Практический опыт rule-based детекции: проектирование, настройка и оценка правил с пониманием trade-off (catch rate vs false positives vs customer friction)
• Продвинутый SQL и опыт с современными data-платформами и обработкой больших данных (распределённые фреймворки, например Spark)
• Python для анализа и автоматизации (pandas, notebooks, scheduled workflows), опыт работы с большими датасетами
• Понимание типологий фрода и концепций AML/TF, осведомлённость о новых трендах
• Знание инструментов, данных и программ мониторинга Visa и Mastercard (AVS, 3DS, chargeback и fraud-программы)
• Практическое знание платёжных методов (карты, токенизация, Apple Pay, Google Pay и др.)
• Опыт построения дашбордов в BI-инструменте (Looker, Tableau, Power BI или аналоги)
• Проактивность и ownership mindset, умение работать в команде
• Чёткая коммуникация и документирование, умение объяснять решения на данных техническим и нетехническим стейкхолдерам

Условия

• Работа в глобальной быстрорастущей финтех-компании Paysend
• Возможность влиять на продукты и сервисы для миллионов клиентов по всему миру
• Культура ownership, экспериментов и непрерывного улучшения
• Возможности обучения, развития навыков и карьерного роста
• Работа с талантливыми коллегами из разных стран и дисциплин

Навыки

• SQL
• Python
• pandas
• Spark
• Looker
• Tableau
• Power BI
• Visa
• Mastercard
• AVS
• 3DS
• chargeback
• Apple Pay
• Google Pay
• AML
• KYC
• PSD2
• SCA