Fraud Prevention Analyst L1

Buscamos un(a) Analista de Prevención de Fraude que será responsable de investigar y resolver casos de fraude, así como de ejecutar las decisiones operativas del día a día relacionadas con la prevención de fraude. Esta persona transformará los hallazgos de sus investigaciones en información accionable y propondrá automatizaciones que reduzcan el trabajo manual.

El objetivo principal del rol es proteger a nuestros clientes en los diferentes mercados donde operamos, manteniendo una operación de fraude ágil, basada en datos y en mejora continua.

Trabajarás de manera cercana con los equipos de Fraude, Analítica, Cumplimiento (Compliance), Operaciones de Crédito (Lending Operations) y Cobranza (Collections) para investigar casos escalados, identificar patrones de fraude y contribuir a la evolución de nuestras reglas y controles antifraude.

Responsabilidades principales

• Analizar y clasificar casos escalados por los equipos de Cumplimiento, Operaciones de Crédito y Cobranza como:

  • Fraude confirmado.
  • Posible fraude.
  • Falso positivo.

• Identificar, documentar y analizar patrones de fraude y los diferentes *modus operandi

• utilizados por los defraudadores.

• Proponer nuevas señales, reglas y controles de prevención de fraude, monitorear su desempeño y validar su efectividad.

• Mantener actualizado el registro de tipologías de fraude y proporcionar los insumos necesarios para los reportes de fraude del área de Cumplimiento.

• Proponer y colaborar en el desarrollo de automatizaciones (incluyendo gestión de casos mediante Inteligencia Artificial) para reducir tareas repetitivas y optimizar la operación.

Indicador clave de desempeño (KPI):

• Número de flujos o procesos propios automatizados.

Requisitos

Indispensables

• Entre 2 y 4 años de experiencia en investigación y prevención de fraude o gestión de riesgos.

• Sólidas habilidades de investigación, documentación y comunicación para reportar hallazgos y coordinar cambios con equipos de Operaciones y Tecnología.

• Experiencia en análisis de datos utilizando SQL avanzado y, de preferencia, Python, apoyándose en herramientas de Inteligencia Artificial.

• Capacidad de aprendizaje autónomo y habilidad para desenvolverse en entornos dinámicos y de rápido crecimiento.

Deseables

• Nivel de inglés intermedio, suficiente para leer documentación técnica y dar seguimiento a tickets con proveedores.

• Conocimiento del comportamiento del consumidor, fuentes alternativas de datos y plataformas de crédito digital.