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Fraud Prevention Data Analyst SSR - Tarjetas

Naranja X · Région métropolitaine de Buenos Aires

Nuevo
Mid 🇪🇸 Español
SQL avanzado modelos de scoring análisis de grandes volúmenes de datos conocimiento de riesgos y flujos de tarjetas

Descripcion del puesto

Acerca del puesto

Buscamos un Fraud Prevention Data Analyst SSR que contribuya a la prevención de fraude en la emisión de tarjetas, diseñando y optimizando estrategias que protejan al cliente y reduzcan pérdidas.

Responsabilidades principales

  • Diseñar el ciclo End‑to‑End de las tarjetas, garantizando que la seguridad facilite la experiencia del usuario.
  • Monitorear y detectar amenazas, identificando patrones emergentes y ataques.
  • Optimizar acciones para maximizar aprobaciones seguras y reducir falsos positivos.
  • Analizar grandes volúmenes de datos transaccionales para detectar desviaciones y medir la efectividad de los controles.
  • Colaborar con el equipo de Data en la mejora de modelos de scoring y definir variables clave.
  • Trabajar con Producto, Tecnología y Operaciones en nuevas funcionalidades antifraude y manejo de alertas.
  • Traducir hallazgos técnicos en recomendaciones estratégicas para líderes y stakeholders.

Perfil requerido

  • Formación universitaria en Ingeniería, Economía, Administración, Actuario o afines.
  • Más de 3 años de experiencia en prevención de fraude en el sector financiero.
  • Experiencia en emisión de tarjetas (débito/crédito) es un plus.

Habilidades requeridas

  • Conocimientos avanzados de SQL para análisis de grandes volúmenes de datos.
  • Experiencia en modelos de scoring y reglas antifraude.
  • Conocimiento de riesgos y flujos de tarjetas (CNP/CP, tokenización, wallets, retries, ataques automatizados).

Lo que ofrecemos

  • Modo flexible: trabajo híbrido o remoto desde cualquier lugar.
  • Días libres NX, ajustes salariales periódicos y reintegros por gastos de internet.
  • Programas de capacitación y acceso a plataformas de e‑learning.
  • Licencia extendida y flexibilidad al regreso para gestantes y no gestantes.

Questions fréquentes

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