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    Head Of Fraud Prevention

    Las Condes, Santiago, Región Metropolitana, Chile
    Hace 3 meses
    ·
    1 vacante
    ·
    0 postulaciones recibidas
    Jornada Completa 8 - 10 años de experiencia Prevención de Riesgos 3DS Análisis de datos aplicado BI Behavioral analytics Cumplimiento Regulatorio Device fingerprinting Disputas Estrategia antifraude regional Feedzai Gestión de chargebacks Gestión de riesgo de fraude Machine learning aplicado a fraude Modelos de fraude card present Modelos de scoring Prevención de fraude Reglas de marcas Regulación local Riskified SQL ThreatMetrix Tokenización
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    Descripción

    Objetivo del cargo:
    Liderar la estrategia regional de prevención de fraude para la operación, definiendo el apetito de riesgo de fraude, los modelos de control y las capacidades antifraude que permitan habilitar el crecimiento del negocio de forma segura y rentable. El rol es responsable de equilibrar riesgo, conversión y experiencia de usuario, adaptando la estrategia a las particularidades de fraude en los distintos mercados de LATAM, asegurando cumplimiento regulatorio, relación con marcas de tarjetas y sostenibilidad del modelo operativo.

    Funciones:
    1. Estrategia y Gobierno de Fraude

    • Definir el framework de fraude a nivel organizacional (políticas, apetito de riesgo, thresholds).
    • Liderar la estrategia antifraude por país considerando casuísticas locales.
    • Participar en instancias de comité de riesgo / fraude y toma de decisiones ejecutivas.
    • Definir la estrategia de autenticación (3DS, reglas, fricción vs conversión).

    2. Gestión del Riesgo y Performance del Negocio
    Balancear indicadores clave:

    • Tasa de fraude
    • Chargeback rate
    • Success rate
    • Falsos positivos

    Definir límites operativos alineados a:

    • Reglas de marcas (Visa/Mastercard)
    • Thresholds de programas de monitoreo
    • Asegurar que el fraude no limite el crecimiento comercial.

    3. Conocimiento y Gestión de Fraude en LATAM
    Liderar el entendimiento de patrones de fraude por mercado, por ejemplo:

    • Chile: fraude más sofisticado, uso intensivo de 3DS
    • Argentina: menor adopción de 3DS, mayor responsabilidad en el adquirente
    • Brasil: alta penetración de antifraude, device fingerprinting avanzado
    • México/Perú: crecimiento acelerado con brechas de control

    Ajustar estrategias según:

    • Métodos de pago
    • Comportamiento del usuario
    • Nivel de bancarización

    4. Relación con Ecosistema
    Gestionar relación con:

    • Marcas (Visa, Mastercard)
    • Emisores
    • Otras entidades
    • Proveedores antifraude

    Liderar procesos de:

    • Disputas y chargebacks (visión estratégica)
    • Auditorías y requerimientos regulatorios
    • Mejoras en procesos y análisis internos y externos

    5. Desarrollo de Capacidades
    Definir roadmap antifraude:

    • Herramientas
    • Modelos (reglas, Machine Learning, comportamiento)

    Impulsar evolución desde:
    Control reactivo → prevención predictiva
    Asegurar integración con:
    Producto
    Tecnología
    Data


    Requisitos

    Experiencia:

    • Mínimo 8 a 10 años en prevención de fraude en medios de pago, adquirencia, emisores, fintech o PSP.
    • Experiencia comprobable liderando estrategias antifraude a nivel regional (LATAM).
    • Experiencia en interacción con:

    o Marcas de tarjetas (Visa, Mastercard)
    o Emisores y adquirentes
    o Programas de monitoreo de fraude y chargebacks.
    Formación Académica:

    • Ingeniería Comercial, Civil, Informática, Finanzas o carrera afín.
    • Deseable postgrado en riesgo, data analytics o ciberseguridad.

    Conocimientos Técnicos Clave:

    • Modelos de fraude en card present / card not present.
    • Gestión de chargebacks, disputas y reglas de marcas.
    • Estrategias de autenticación:

    o 3DS (frictionless vs challenge)
    o Tokenización

    • Herramientas antifraude (ej: Feedzai, Riskified, ThreatMetrix, DM, etc).
    • Análisis de datos aplicado a fraude (SQL, BI, modelos de scoring).
    • Entendimiento de:

    o Regulación local (CMF u organismos equivalentes en LATAM).
    Conocimiento práctico de:

    • Device fingerprinting
    • Behavioral analytics
    • Machine learning aplicado a fraude (no técnico profundo, pero sí estratégico).

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