AML Data Analytics Manager (Cuauhtémoc, Ciudad de México)

El área de Prevención de Lavado de Dinero (AML) busca incorporar un perfil con sólida experiencia en Data y Analytics, que contribuya al desarrollo y evolución de capacidades analíticas para identificar redes, conexiones y patrones de comportamiento atípico entre clientes y usuarios.

La posición tendrá un fuerte componente tecnológico y de análisis de grandes volúmenes de información, utilizando AWS, Python y PySpark como herramientas clave. El conocimiento previo en Prevención de Lavado de Dinero (PLD/AML) será valorado, aunque no es indispensable, ya que el conocimiento especializado del dominio podrá desarrollarse dentro de la función.

Principales funciones

• Analizar grandes volúmenes de información transaccional y demográfica de clientes para identificar conexiones, patrones, vínculos y redes relevantes.
• Desarrollar y evolucionar procesos analíticos utilizando Python, PySpark y servicios de AWS.
• Diseñar análisis sobre relaciones entre clientes y usuarios a partir de información transaccional y atributos como domicilios, teléfonos, empleadores, partícipes u otras variables relevantes.
• Participar en la implementación y evolución de soluciones tecnológicas y analíticas orientadas a la investigación y análisis de casos.
• Desarrollar y dar seguimiento a KPI de eficiencia y efectividad, identificando oportunidades de mejora mediante el uso de datos.
• Contribuir a la automatización y optimización de procesos de análisis e investigación mediante soluciones de Data.
• Trabajar de manera conjunta con equipos especialistas en PLD/AML para traducir necesidades de negocio y regulatorias en soluciones analíticas y tecnológicas.
• Generar análisis que permitan identificar clientes, contrapartes o grupos relacionados que requieran una investigación especializada.

Formación

• Licenciatura en Actuaría, Estadística, Ciencia de Datos, Ingeniería, Matemáticas, Sistemas o carreras afines.
• Maestría en Ciencia de Datos o áreas relacionadas (deseable).
• Inglés intermedio (deseable).

Experiencia

• Experiencia sólida trabajando con grandes volúmenes de datos y desarrollando soluciones de Data/Analytics.
• Experiencia avanzada en programación con Python y PySpark.
• Experiencia trabajando con AWS y servicios de datos en nube.
• Experiencia en procesamiento, transformación, análisis y explotación de grandes conjuntos de información.
• Experiencia en sectores financieros, riesgo, fraude, compliance o Prevención de Lavado de Dinero (deseable, no indispensable).

Conocimientos indispensables

• AWS.
• Python avanzado.
• PySpark avanzado.
• Manejo y procesamiento de grandes volúmenes de datos.
• Capacidad para desarrollar soluciones analíticas escalables.
• Análisis de información para identificar relaciones, patrones, anomalías y comportamientos atípicos.
• Capacidad para transformar necesidades de negocio en soluciones basadas en datos.

Conocimientos deseables

• Conocimientos en Prevención de Lavado de Dinero y Financiamiento al Terrorismo (PLD/FT – AML).
• Experiencia en monitoreo, análisis o investigación de operaciones y comportamientos atípicos.
• Conocimientos de Riesgos, Control Interno, Auditoría o Compliance.
• Experiencia en análisis de redes, relaciones entre entidades o análisis forense de datos.
• Conocimiento del sector financiero y de la operativa bancaria.

Competencias

• Toma de decisiones basada en datos.
• Pensamiento analítico y capacidad de resolución de problemas.
• Capacidad para trabajar con equipos multidisciplinarios.
• Empatía.
• Resiliencia.
• Orientación a resultados.