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Analista De Prevención De Fraude

Monnet
Perú
Jornada Completa
1 vacante
Hace 1 mes
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Descripción

  • Monitorear y analizar indicadores de fraude, contracargos, alertas y métricas operativas para identificar tendencias, riesgos y oportunidades de mejora.
  • Gestionar y optimizar reglas, controles y herramientas antifraude, asegurando un adecuado balance entre prevención de fraude y conversión transaccional.
  • Configurar controles preventivos y estrategias de mitigación de riesgo para nuevos comercios, usuarios y operaciones.
  • Analizar patrones de comportamiento transaccional para detectar anomalías, actividades sospechosas y posibles esquemas de fraude.
  • Gestionar incidentes, alertas, contracargos y consultas relacionadas con fraude, garantizando el cumplimiento de los SLA establecidos.
  • Extraer, procesar y analizar datos mediante herramientas analíticas para generar reportes operativos y apoyar la toma de decisiones.
  • Administrar listas negras, controles preventivos y mecanismos de protección contra fraude.
  • Coordinar acciones con equipos internos y externos para la implementación de mejoras, resolución de incidentes y fortalecimiento de controles.
  • Participar en iniciativas de automatización, optimización de procesos y mejora continua de la estrategia antifraude.

Requerimientos

  • Bachiller o titulado en Ingeniería Industrial, Ingeniería de Sistemas, Ingeniería Informática, Estadística, Economía, Administración o carreras afines.
  • Experiencia mínima de 2 años en prevención del fraude, gestión de riesgos, compliance, ciberseguridad o funciones relacionadas.
  • Experiencia en entidades financieras, adquirentes, procesadores de pago, fintech o medios de pago.
  • Deseable experiencia participando en iniciativas de automatización, explotación de datos o desarrollo de modelos analíticos.
  • Manejo avanzado de SQL para extracción, transformación y análisis de grandes volúmenes de información. (Excluyente)
  • Manejo intermedio/avanzado de Python aplicado a procesamiento, análisis y automatización de datos.
  • Conocimiento de herramientas de monitoreo y visualización de información (Grafana, Power BI o similares).
  • Conocimiento de bases de datos como Athena, MySQL u otras similares.
  • Manejo de inglés intermedio/avanzado.
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