Analista de Prevenção a Fraudes Sênior

Sobre a posição

Buscamos um(a) profissional sênior para atuar de forma estratégica na área de Prevenção a Fraudes, combinando análise de dados, gestão de riscos e visão de produto.

Essa pessoa será responsável por identificar padrões e comportamentos de fraude, estruturar mecanismos de detecção, acompanhar indicadores e propor melhorias que reduzam perdas financeiras sem comprometer a experiência dos clientes.

A posição terá forte interação com Produto, Engenharia, Dados e Compliance, participando também da avaliação de riscos de novas funcionalidades e produtos.

Principais responsabilidades

• Estruturar e priorizar a gestão de alertas de fraude, definindo critérios de triagem, SLAs e fluxos de escalada.
• Atuar na estratégia antifraude de produtos como Pix, carteira digital, crédito e recarga, avaliando riscos desde as etapas de discovery e desenvolvimento.
• Desenvolver e evoluir regras de detecção e análises antifraude utilizando Python e SQL, explorando grandes volumes de dados.
• Atuar no ambiente Databricks para análises, desenvolvimento e acompanhamento de soluções antifraude.
• Monitorar a performance das regras e modelos, avaliando indicadores como taxa de fraude, falsos positivos, perdas evitadas e impacto no negócio.
• Construir e manter dashboards em Tableau ou ferramentas similares, apoiando decisões operacionais e estratégicas.
• Conduzir investigações aprofundadas de casos relevantes de fraude, identificando padrões e novos vetores de ataque.
• Transformar os aprendizados das investigações em novas regras, processos e mecanismos de prevenção.
• Trabalhar em conjunto com Produto, Engenharia e Compliance, traduzindo necessidades de risco em soluções técnicas e viáveis.
• Propor melhorias contínuas nos processos, ferramentas e estratégias de prevenção a fraudes.
• Acompanhar tendências e benchmarks de mercado para antecipar novos comportamentos e vetores de fraude.

Requisitos

• Ensino superior completo; pós-graduação será considerada um diferencial.
• 4+ anos de experiência em Prevenção a Fraudes.
• Experiência sólida em fintech, banco digital, meios de pagamento ou serviços financeiros.
• Domínio de SQL para análises e consultas complexas.
• Conhecimento prático de Python aplicado à análise e tratamento de dados.
• Experiência com Tableau, Power BI, Looker ou ferramenta de BI similar.
• Experiência na criação, evolução e acompanhamento de regras ou modelos de detecção de fraude.
• Capacidade de analisar grandes volumes de dados e transformar análises em recomendações práticas.
• Experiência em atuação estratégica, indo além da operação e contribuindo para processos, produtos e decisões de negócio.
• Boa comunicação e capacidade de interação com públicos técnicos e não técnicos.
• Autonomia e capacidade de conduzir iniciativas de ponta a ponta.

Diferenciais

• Experiência com Databricks.
• Conhecimento de ferramentas antifraude como Feedzai, Sardine, Noto ou similares.
• Experiência com Machine Learning aplicado à detecção de fraudes.
• Conhecimento de Pix, chargeback, crédito, carteiras digitais e meios de pagamento.
• Conhecimento de regulamentações brasileiras relacionadas a fraude e pagamentos, especialmente BACEN e LGPD.
• Experiência na avaliação de riscos durante o desenvolvimento de novos produtos e funcionalidades.

Competências comportamentais

• Pensamento analítico e capacidade de transformar dados em decisões.
• Visão de produto e gestão de riscos.
• Autonomia e forte senso de ownership.
• Capacidade de influência e negociação com diferentes áreas.
• Comunicação estruturada e objetiva.
• Perfil investigativo e orientado à resolução de problemas.
• Mentalidade de melhoria contínua.
• Capacidade de atuar em ambientes dinâmicos e com mudanças constantes.

O que esperamos desse profissional

Esperamos uma pessoa que consiga atuar desde a identificação do problema até a implementação e mensuração da solução.

Não buscamos apenas um profissional operacional de monitoramento de fraude. O foco está em alguém que consiga analisar dados, identificar padrões, criar estratégias de prevenção, influenciar decisões de produto e medir o impacto das iniciativas antifraude no negócio.