Analista de dados sr - prevenção a fraude

• Ensino superior em Estatística, Matemática, Ciência da Computação, Engenharia ou áreas correlatas;
• Python e SQL avançados, com experiência em modelagem estatística, machine learning, otimização de consultas e processamento de grandes volumes de dados;
• Conhecimento em modelos de classificação, preparação de dados, validação e avaliação de modelos, incluindo métricas de desempenho e impacto financeiro;
• Conhecimento em prevenção a fraudes, autorização de cartões e meios de pagamento;
• Perfil analítico, pensamento crítico, autonomia, visão de negócio, priorização, colaboração e comunicação objetiva com lideranças;
• Capacidade de transformar análises técnicas em decisões de negócio.

Conhecimentos desejáveis:

• ISO 8583, mensageria de cartões e fluxos de autorização entre emissores, adquirentes, processadoras e bandeiras;
• EMV 3-D Secure e processos de autenticação de transações;
• Modelos de boosting (XGBoost, LightGBM e CatBoost), tratamento de classes desbalanceadas e explicabilidade de modelos (SHAP).

Diferenciais

• Experiência com motores antifraude, especialmente Falcon e Visa Risk Manager (VRM);
• Conhecimento em PySpark, AWS Athena/S3, data lakes e automação de pipelines;
• Experiência com implantação e monitoramento de modelos em produção, em ambientes de alta volumetria;
• Conhecimento em bibliotecas estatísticas e de visualização de dados, como SciPy, statsmodels, Matplotlib, Seaborn e Plotly.

• Investigar padrões de fraude e propor regras, modelos e ações preventivas baseadas em dados;
• Desenvolver, validar e monitorar modelos e indicadores de desempenho;
• Avaliar impactos em perdas, precisão, recall, falsos positivos, aprovação e fricção;
• Realizar simulações, testes e acompanhar estratégias após implantação;
• Transformar análises em recomendações objetivas para lideranças e áreas parceiras.