Product Manager - Anti Fraud

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

Продуктовый менеджер по направлению Anti-Fraud в международной технологической компании, строящей облачную инфраструктуру для AI-экономики. Отвечает за продукты и системы выявления, предотвращения и реагирования на мошенничество на всём жизненном цикле клиента.

Задачи

• Владеть роадмапом anti-fraud продукта и определять стратегию предотвращения мошенничества и злоупотреблений на этапах онбординга, верификации личности, платежей, безопасности аккаунта и потребления ресурсов
• Развивать возможности обнаружения мошенничества: украденные карты, фиктивные регистрации, захват аккаунтов, злоупотребление учётными данными, несанкционированное использование compute, майнинг криптовалют, перепродажа ресурсов, эксплуатация free-tier
• Управлять системами риск-правил и скоринга, инструментами для аналитиков и data scientists для определения, тестирования, деплоя и мониторинга правил и ML-моделей
• Улучшать операции Trust & Safety: очереди расследований, просмотр доказательств, воркфлоу блокировки аккаунтов, ограничения доступа, запроса дополнительной верификации и разблокировки легитимных пользователей
• Оптимизировать клиентские сценарии верификации, step-up аутентификации и апелляций, снижая false positives при сохранении защиты
• Определять риск-сигналы, алертинг, пороги и воркфлоу обнаружения инцидентов
• Координировать реагирование на инциденты с Trust & Safety, Engineering и Data Science, участвовать в post-incident reviews
• Писать PRD и технические спецификации, превращая неоднозначные проблемы мошенничества в задачи для инженерии и data science
• Совместно с Analytics и Data Science определять задачи детекции, разметку данных и критерии успеха, выбирать между rule-based и ML-подходами
• Планировать эксперименты, контролировать роллауты и оценивать эффективность детекции, false-positive rate и влияние мер безопасности на клиентский опыт
• Совместно с Legal и Compliance обеспечивать соответствие требованиям платёжных сетей, KYC/AML и стандартам приватности данных
• Отслеживать и докладывать ключевые метрики: потери от мошенничества, chargeback rate, false-positive rate, пропускную способность ревью, time to detection

Требования

• Опыт продуктового менеджмента в предотвращении мошенничества, управлении рисками, Trust & Safety, платежах или смежной области
• Сильные аналитические навыки, работа с данными, SQL или аналогичными инструментами, интерпретация метрик
• Понимание платёжного мошенничества, chargebacks, верификации личности, KYC/AML, риск-сигналов (device fingerprinting, transaction velocity, IP reputation, network behavior)
• Способность эффективно взаимодействовать с Engineering и Data Science и обсуждать технические аспекты сигналов, фичей, поведения систем и качества моделей
• Понимание trade-off precision/recall, управления false positives и баланса между безопасностью и клиентским опытом
• Опыт в облачной инфраструктуре, SaaS, маркетплейсах, финтехе или других технологических платформах со сложными рисками
• Стратегическое мышление и приоритизация в условиях неопределённости
• Кросс-функциональная коммуникация и управление стейкхолдерами
• Готовность к реагированию на инциденты и превращению их выводов в улучшения продукта
• Проактивность, ответственность и адаптивность в быстро меняющейся среде

Условия

• Конкурентная компенсация, соответствующая роли и опыту
• Возможности профессионального роста в продуктовом менеджменте в быстро развивающемся технологическом секторе
• Гибкость и автономия, ответственность за значимые продуктовые решения
• Коллаборативная культура с профессионалами из Product, Engineering, Data Science, Risk и Trust & Safety
• Работа над AI-инфраструктурой и защитой критичных облачных ресурсов
• Международная среда и разнообразные команды
• Непрерывное обучение новым методам предотвращения мошенничества, ML и облачной безопасности
• Значимая ответственность за продуктовую стратегию и масштаб предотвращения мошенничества

Навыки

• SQL
• Machine Learning
• KYC/AML
• Device fingerprinting
• Chargebacks
• Risk scoring
• Cloud infrastructure
• SaaS
• Fintech