Analista de Dados e Inteligência Antifraude Sênior

Descrição da vaga

Unidade de Negócio: Sem Parar

Local de trabalho: Pinheiros/São Paulo

Modelo de trabalho: Híbrido 2×3 (ida ao escritório duas vezes na semana)

Missão da área que você irá atuar: [inserir missão da área de até duas linhas]

Objetivos do cargo que você irá atuar: [inserir o objetivo do cargo de até duas linhas]

Responsabilidades e atribuições

• Estruturação e engenharia de dados transacionais: desenvolver e manter bases, pipelines e processos de tratamento de dados das consultas realizadas nas APIs, garantindo disponibilidade, qualidade, rastreabilidade e atualização das informações necessárias ao monitoramento preventivo.
• Desenvolvimento de monitoramento e regras de velocidade: criar mecanismos de monitoramento e contadores de consultas por diferentes variáveis, identificando concentrações, recorrências e padrões suspeitos em diferentes intervalos de tempo.
• Análise comportamental e detecção de anomalias: aplicar técnicas estatísticas, modelagem de dados e algoritmos para identificar padrões de comportamento, estabelecer parâmetros de normalidade e detectar desvios associados a consultas massificadas, ataques automatizados e tentativas de exploração das APIs.
• Desenvolvimento de automações e controles preventivos: desenvolver regras, alertas e mecanismos automatizados de identificação e resposta a comportamentos suspeitos, apoiando a implementação de bloqueios, limitação de consultas, autenticação adicional e medidas de contingência, em parceria com os times de Tecnologia e Segurança.
• Monitoramento de riscos e investigação de incidentes: analisar eventos suspeitos, investigar desvios de comportamento, identificar vulnerabilidades e causas-raiz de incidentes, propondo medidas corretivas e preventivas para reduzir a recorrência de ataques e consultas indevidas
• Evolução das camadas de segurança das jornadas: avaliar oportunidades de fortalecimento dos mecanismos de identificação, autenticação e proteção das APIs, propondo melhorias tecnológicas e controles adicionais para prevenção de fraudes e abusos nas jornadas digitais.
• Desenvolvimento de indicadores e inteligência de risco: construir dashboards, indicadores e análises de desempenho dos controles, monitorando volumes transacionais, alertas, incidentes, efetividade das regras e falsos positivos, subsidiando decisões e priorização de melhorias.
• Automação, inteligência artificial e melhoria contínua: identificar e implementar oportunidades de automação e aplicação de inteligência artificial e machine learning na detecção de comportamentos anômalos, otimização de regras e ganho de eficiência dos processos de prevenção.
• Integração técnica e governança dos controles: atuar em parceria com os times de Prevenção a Fraudes, Tecnologia, Segurança da Informação e áreas de negócio, apoiando a implantação das soluções, documentação das regras, definição de critérios de acionamento e acompanhamento da efetividade dos controles.

Requisitos e qualificações

É imprescindível que você tenha: 

• Experiência sólida em Engenharia de Dados, Análise de Dados ou áreas correlatas.
• Conhecimento avançado em SQL e Python.
• Experiência com Databricks ou plataformas similares de processamento de dados.
• Vivência na construção de pipelines, integração e tratamento de dados.
• Experiência com monitoramento transacional e análise comportamental.
• Conhecimento em APIs REST, análise de logs e rastreabilidade de eventos.
• Experiência na construção de automações, alertas e mecanismos de monitoramento.
• Conhecimentos em estatística aplicada, modelagem analítica e detecção de anomalias.
• Capacidade de atuar com autonomia na construção de soluções ponta a ponta.
• Experiência na investigação de incidentes, desvios de comportamento ou riscos operacionais.

Não obrigatório, mas será incrível se você tiver: 

• Experiência em Prevenção à Fraude Digital.
• Experiência em Cybersecurity ou Segurança da Informação.
• Conhecimento em proteção e monitoramento de APIs.
• Experiência com detecção de bots e ataques automatizados.
• Conhecimento em Machine Learning aplicado à identificação de anomalias.
• Experiência em meios de pagamento, fintechs, bancos ou instituições financeiras.
• Vivência com ferramentas de observabilidade e monitoramento como Datadog, New Relic, Salt Security, Akamai API Security, Cloudflare API Shield, Wallarm, Cequence ou Imperva.

Localidade: São Paulo