Капиталбанк
Главный специалист Отдела аналитики и разработки антифрод решений
- SQL
- Python
- Анализ рисков
- Анализ данных
- Русский — C2 — В совершенстве
- Узбекский — C2 — В совершенстве
-
Разработка, внедрение и сопровождение антифрод-правил, сценариев и моделей выявления мошенничества (транзакционный и сессионный антифрод);
-
Настройка пороговых значений, сегментации, исключений и адаптивных антифрод-политик;
-
Мониторинг и контроль бесперебойной работы систем дистанционного банковского обслуживания, мобильного приложения, интернет-банкинга и интеграции с антифрод- и биометрическими платформами;
-
Анализ фрод-инцидентов, выявление мошеннических паттернов и подготовка предложений по снижению рисков;
-
Разработка и развитие витрин данных и признаков для антифрод-аналитики (поведенческие признаки, device fingerprint, network features, графовые связи);
-
Управление жизненным циклом антифрод-моделей: обучение, тестирование, калибровка, контроль качества и эффективности;
-
Проведение A/B-тестирования и ретроспективного анализа эффективности антифрод-решений;
-
Формирование требований к доработкам антифрод-платформы и взаимодействие с IT-командой по внедрению изменений;
-
Разработка методик скоринга и риск-оценки операций и клиентов;
-
Подготовка отчетности, дашбордов и аналитических материалов по антифрод-показателям;
-
Разработка внутренних регламентов, методических материалов и базы знаний по схемам мошенничества;
-
Взаимодействие с внешними антифрод-платформами, провайдерами и вендорами;
-
Методологическая поддержка сотрудников фрод-мониторинга, разработка инструкций и контроль соблюдения процедур.
- Высшее образование в области финансов, математики, экономики, информационных технологий или анализа данных;
- Опыт работы в антифрод-направлении, риск-менеджменте, аналитике данных или банковской сфере;
- Понимание принципов транзакционного и сессионного антифрода;
- Опыт работы с антифрод-системами, BI/аналитическими инструментами и большими массивами данных;
- Навыки анализа данных, выявления аномалий и построения аналитических моделей;
- Понимание жизненного цикла ML/скоринговых моделей будет преимуществом;
- Опыт подготовки отчетности и визуализации данных;
- Умение взаимодействовать с IT-командами и формировать бизнес-требования;
- Аналитическое мышление, внимательность, системный подход и высокая ответственность.
- Опыт работы в банковском секторе или финтехе;
- Знание SQL, Python, BI-инструментов;
- Опыт работы с антифрод-платформами, биометрией, device fingerprinting;
- Понимание процессов ДБО, процессинга и карточных операций.
- Работа в стабильном и развивающемся банке;
- Участие в развитии и совершенствовании антифрод-направления;
- Конкурентоспособная заработная плата (обсуждается по итогам собеседования);
- Официальное трудоустройство согласно ТК РУз;
- Работа в команде сильных экспертов и участие в масштабных проектах;
- Современный офис и комфортные условия труда;
- График работы: 5/2 с пн-пт, с 9:00 до 18:00;
- Корпоративное обучение и развитие профессиональных навыков.