Científico de Datos (Fraude)

• Compensación: Recibirás un salario atractivo, pensión, seguro médico, bono anual, además de otros beneficios.

Buscamos un Data Scientist para situarse en el corazón de nuestra lucha contra el fraude: construyendo los modelos, experimentos y sistemas de detección que protegen a millones de clientes y comercios en nuestra plataforma. Este es un rol de alto impacto en la intersección entre machine learning, producto e ingeniería, donde tu trabajo dará forma directamente a cómo Moniepoint detecta y responde a las amenazas de fraude emergentes.

Eres un Data Scientist orientado a los datos y con curiosidad intelectual, que se siente motivado por los problemas complejos en materia de fraude y delitos financieros. Prototiparás y lanzarás modelos de ML, diseñarás experimentos y descubrirás nuevas señales de fraude en todo nuestro ecosistema, colaborando estrechamente con ingenieros, responsables de producto y analistas para convertir tu trabajo en sistemas de nivel de producción.

• Modelos de ML de nivel de producción y sistemas de detección de anomalías que saquen a la luz y mitiguen eficazmente nuevos vectores de fraude antes de que se propaguen.

• Experimentos bien diseñados que equilibren con éxito la experiencia del cliente frente a la reducción de pérdidas por fraude.

• Dimensionamiento claro de las tipologías de fraude que impulse eficazmente la priorización de productos y las decisiones de inversión estratégica.

• Alineación multifuncional fluida donde los resultados técnicos de los modelos se traducen sistemáticamente en mitigaciones de fraude en el mundo real.

• Prototipar, evaluar y ayudar a producir modelos de aprendizaje automático para la detección de fraude; hacerse responsable de sus ciclos continuos de monitorización y reentrenamiento.

• Diseñar y ejecutar experimentos para medir el impacto de las intervenciones contra el fraude, equilibrando la experiencia del cliente con la reducción de pérdidas.

• Dimensionar las tipologías de fraude en todas nuestras líneas de producto para informar las decisiones de priorización e inversión.

• Construir y mantener sistemas de detección de anomalías para sacar a la luz nuevos vectores de fraude antes de que se propaguen.

• Trabajar estrechamente con operaciones de fraude, ingenieros, responsables de producto y analistas de datos para traducir los resultados de los modelos en mitigaciones del mundo real.