Ingeniero de Software de Fraude

• Más de 4 años de experiencia en ingeniería de software.
• Experiencia construyendo sistemas de prevención de fraude, riesgo, pagos, banca, fintech o seguridad.
• Sólida experiencia en desarrollo backend (Go, Java, Kotlin, Python o similares).
• Experiencia trabajando con sistemas distribuidos y arquitecturas orientadas a eventos.
• Sólidas habilidades de SQL y experiencia con grandes conjuntos de datos.
• Comprensión de los flujos de pago, la autenticación y los sistemas transaccionales.
• Experiencia diseñando motores de decisión en tiempo real.
• Sólidas capacidades analíticas y de resolución de problemas.
• Inglés fluido.

• Experiencia en crypto, Web3 o blockchain.
• Experiencia con Kafka, ClickHouse, Redis, Elasticsearch o tecnologías similares.
• Experiencia con modelos de machine learning para la detección de fraude.
• Conocimiento de AML, KYC o sistemas de riesgo de pagos.
• Experiencia con device fingerprinting, análisis de comportamiento o verificación de identidad.

• Crecimiento profesional: apoyo para cursos, conferencias y aprendizaje de inglés (cobertura de hasta el 100%).
• Conciliación laboral: formato remoto o híbrido con horarios flexibles en equipos internacionales.
• Vacaciones pagadas: hasta 20 días de vacaciones + 8 festivos de la empresa + 5 días personales por año
• Programas de reconocimiento: revisiones de desempeño estructuradas y premios de equipo.
• Cultura de equipo: retiros en ubicaciones internacionales (por ejemplo, apartamentos de la empresa en Chipre).

Estamos buscando un Software Fraud Engineer para diseñar y construir nuestra plataforma de prevención de fraude de próxima generación. Desarrollarás sistemas de detección de fraude en tiempo real, motores de riesgo y servicios de toma de decisiones automatizados que protejan tanto a nuestros usuarios como al negocio.

Este es un rol de ingeniería centrado en la construcción de sistemas de prevención de fraude, no un puesto de operaciones de fraude manual.

Detección de Fraude

• Diseñar y desarrollar sistemas de detección de fraude para pagos, monederos, autenticación y actividad de los usuarios.
• Detectar la apropiación de cuentas (account takeover), fraude en pagos, abuso de bonificaciones, multi-cuentas y otros escenarios de abuso.
• Construir pipelines de fraude en tiempo real y sistemas de procesamiento de eventos.
• Desarrollar mecanismos automatizados de prevención de fraude.

Motor de Riesgo

• Construir y mejorar reglas de fraude, controles de velocidad y puntuación de riesgo dinámica.
• Diseñar motores de decisión para la aprobación, revisión o rechazo de transacciones.
• Optimizar continuamente la precisión de la detección de fraude minimizando al mismo tiempo los falsos positivos.
• Mejorar los modelos de fraude utilizando datos de comportamiento y transaccionales.

Data & Analytics

• Analizar patrones de transacciones, comportamiento de los usuarios, inteligencia de dispositivos y señales de riesgo.
• Trabajar con flujos de eventos a gran escala y conjuntos de datos transaccionales.
• Crear herramientas internas de investigación y monitorización para los equipos de Fraude, Soporte y Cumplimiento (Compliance).
• Investigar patrones de fraude emergentes y desplegar contramedidas rápidamente.

Engineering

• Desarrollar servicios de backend escalables que den soporte a la prevención de fraude.
• Construir APIs y herramientas internas para la evaluación de riesgos.
• Optimizar la latencia para las decisiones de fraude en tiempo real.
• Colaborar estrechamente con los equipos de Producto, Pagos, Datos y Plataforma.