Fraud Prevention Analyst L1

Buscamos un(a) Analista de Prevención de Fraude que será responsable de investigar y resolver casos de fraude, así como de ejecutar las decisiones operativas del día a día relacionadas con la prevención de fraude. Esta persona transformará los hallazgos de sus investigaciones en información accionable y propondrá automatizaciones que reduzcan el trabajo manual. El objetivo principal del rol es proteger a nuestros clientes en los diferentes mercados donde operamos, manteniendo una operación de fraude ágil, basada en datos y en mejora continua. Trabajarás de manera cercana con los equipos de Fraude, Analítica, Cumplimiento (Compliance), Operaciones de Crédito (Lending Operations) y Cobranza (Collections) para investigar casos escalados, identificar patrones de fraude y contribuir a la evolución de nuestras reglas y controles antifraude. Responsabilidades principales Analizar y clasificar casos escalados por los equipos de Cumplimiento, Operaciones de Crédito y Cobranza como: Fraude confirmado. Posible fraude. Falso positivo. Identificar, documentar y analizar patrones de fraude y los diferentes modus operandi utilizados por los defraudadores. Proponer nuevas señales, reglas y controles de prevención de fraude, monitorear su desempeño y validar su efectividad. Mantener actualizado el registro de tipologías de fraude y proporcionar los insumos necesarios para los reportes de fraude del área de Cumplimiento. Proponer y colaborar en el desarrollo de automatizaciones (incluyendo gestión de casos mediante Inteligencia Artificial) para reducir tareas repetitivas y optimizar la operación. Indicador clave de desempeño (KPI): Número de flujos o procesos propios automatizados. Requisitos Indispensables Entre 2 y 4 años de experiencia en investigación y prevención de fraude o gestión de riesgos. Sólidas habilidades de investigación, documentación y comunicación para reportar hallazgos y coordinar cambios con equipos de Operaciones y Tecnología. Experiencia en análisis de datos utilizando SQL avanzado y, de preferencia, Python , apoyándose en herramientas de Inteligencia Artificial. Capacidad de aprendizaje autónomo y habilidad para desenvolverse en entornos dinámicos y de rápido crecimiento. Deseables Nivel de inglés intermedio , suficiente para leer documentación técnica y dar seguimiento a tickets con proveedores. Conocimiento del comportamiento del consumidor, fuentes alternativas de datos y plataformas de crédito digital.