Просмотр вакансии

Для проекта заказчика в сфере платежных технологий ищем эксперта по антифроду, который поможет развивать и совершенствовать систему противодействия мошенническим операциям, анализировать фрод-кейсы и повышать эффективность антифрод-контролей.

Чем предстоит заниматься

• Анализировать фрод-кейсы, выявлять причины возникновения мошеннических операций и разрабатывать меры по их предотвращению.
• Проводить аудит действующих антифрод-настроек, оценивать их эффективность и выявлять зоны для улучшения.
• Разрабатывать, настраивать и поддерживать антифрод-правила, лимиты, триггеры, риск-профили и сценарии мониторинга.
• Контролировать качество работы антифрод-системы: анализировать уровень фрода, показатели false positive и false negative, влияние настроек на клиентский опыт.
• Формировать и развивать систему аналитики: дашборды, отчеты, метрики и мониторинг ключевых показателей антифрод-процессов.
• Проводить статистический анализ данных для поиска аномалий, выявления мошеннических паттернов и потенциальных рисков.
• Взаимодействовать с мерчантами по вопросам подозрительных операций, настройки антифрод-контролей и снижения фрод-нагрузки.
• Готовить аналитические заключения, рекомендации и отчетность для внутренних команд и внешних партнеров.
• Участвовать в расследовании инцидентов, связанных с мошенническими операциями, компрометацией данных и злоупотреблениями со стороны клиентов или партнеров.
• Взаимодействовать с подразделениями рисков, информационной безопасности, поддержки, продукта и операционного сопровождения.

Что мы ожидаем

• Опыт работы в антифроде, риск-аналитике, платежной аналитике или fraud prevention от 5 лет.
• Практический опыт расследования и анализа мошеннических операций в банках, финтех-компаниях, процессинговых центрах, эквайринге или платежных сервисах.
• Уверенное владение SQL: сложные запросы, агрегации, оконные функции, работа с большими массивами данных.
• Знание статистических методов анализа данных и умение применять их на практике.
• Опыт настройки антифрод-правил и сценариев, понимание risk scoring, velocity rules, blacklist/whitelist-механик и поведенческих моделей.
• Практический опыт работы с ФинЦЕРТ и СИОМ.
• Умение оценивать эффективность антифрод-настроек и находить баланс между снижением уровня мошенничества и минимизацией блокировок легитимных операций.
• Опыт создания и сопровождения дашбордов в BI-системах (Power BI, Tableau, Superset, Metabase, Looker или аналогичных).
• Понимание платежной инфраструктуры, жизненного цикла платежей, карточных операций и процессов chargeback/dispute.
• Развитые аналитические навыки, системное мышление и способность аргументированно отстаивать решения на основе данных.
• Навыки эффективной коммуникации с внутренними и внешними участниками процесса.

Будет преимуществом

• Опыт работы в платежном сервисе, банке-эквайере, финтех-компании или процессинговом центре.
• Знание распространенных схем мошенничества в e-commerce, P2P-платежах, card-not-present, account takeover, refund fraud, friendly fraud.
• Опыт запуска антифрод-процессов с нуля или глубокой трансформации существующей системы контроля.
• Опыт работы с системами машинного обучения и поведенческого скоринга для выявления мошеннической активности.

Этапы отбора

1. Телефонное интервью с HR.
2. Техническое интервью с профильным экспертом.
3. Финальное интервью с командой и ключевыми стейкхолдерами проекта.