Analista de prevenção à fraude pleno

3 semanas atrás


Belo Horizonte, Brasil Netvagas Tempo inteiro

Buscamos uma pessoa com:


  • Graduação em Administração, Estatística, Economia, Ciência da Computação ou áreas correlatas;
  • Conhecimento sólido sobre os conceitos básicos de fraude, como seus diferentes tipos (fraude de identidade, de transação, phishing, etc.);
  • Entendimento da jornada do fraudador e dos principais indicadores de risco;
  • Habilidade para identificar padrões de comportamento que indicam uma possível fraude;
  • Proficiência em SQL para extrair, manipular e analisar grandes volumes de dados de transação, a fim de identificar anomalias, criar relatórios e investigar casos específicos;
  • Experiência com ferramentas como Power BI para analisar e extrair informações, identificando padrões de risco;
  • Experiência prática com plataformas de prevenção à fraude, incluindo:

-Monitoramento em tempo real de transações;

- Conhecimento em regras de negócio e como aplicá-las para bloquear ou sinalizar transações de alto risco.

  • Capacidade de investigação; Atenção aos detalhes; Pensamento crítico; Comunicação clara e objetiva.


Vai se destacar se apresentar:


  • Experiência em outras instituições financeiras. 


 Local de Trabalho:

Belo Horizonte/MG (atuação Híbrida);

Seus principais desafios serão:


Monitoramento e Análise Diária:

  • Monitorar e analisar transações em tempo real usando sistemas e plataformas antifraude;
  • Identificar e investigar atividades suspeitas ou transações que acionam alertas de risco;
  • Revisar e validar as transações sinalizadas para aprovação ou recusa;
  • Conduzir investigações detalhadas de casos de fraude, coletando dados de diversas fontes e reunindo evidências.


Otimização de Regras:

  • Analisar padrões e tendências de fraude para sugerir e implementar novas regras de monitoramento;
  • Otimizar e refinar as regras existentes para reduzir falsos positivos (transações legítimas sinalizadas por engano) e aumentar a precisão da detecção;
  • Colaborar com equipes de ciência de dados para aprimorar os modelos de detecção.


Colaboração e Relatórios:

  • Disseminação do conhecimento;
  • Apresentar descobertas e recomendações para a liderança e outras equipes.


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