Начальник отдела аналитики мошеннических схем
Обязанности:
— Управлять отделом, определять стратегические приоритеты и фокусы команды, распределять ресурсы и контролировать исполнение;
— Самостоятельно глубоко погружаться в аналитику антифрода, мошеннические схемы, логику правил, ограничения и ключевые метрики эффективности;
— Развивать data-driven культуру: метрики, гипотезы, A/B-тесты, post-mortem, регулярный анализ эффекта от изменений;
— Анализировать эффективность правил, ограничений, ML-моделей и других механизмов выявления мошенничества;
— Оценивать влияние антифрод-воздействий на клиентов, клиентский путь, сегменты, операционные процессы и уровень защиты банка;
— Формировать и описывать бизнес-требования, готовить BRD / functional specs для антифрод-платформы, интеграций, платформы управления ограничениями и единого профиля клиента;
— Исследовать мошеннические схемы и инициировать решения через новые атрибуты, события, enrichment и внешние сигналы;
— Развивать аналитическую инфраструктуру направления: дашборды в Grafana, системы алертинга, playbooks, витрины данных и автоматизированные реакции;
— Участвовать в развитии data-engineering потока: событийная модель, ETL, real-time и latency-critical пайплайны;
— Руководить разработкой и внедрением ML-моделей для детекции и скоринга мошенничества, развивать подходы к мониторингу и обновлению моделей;
— Внедрять AI-агентов и автоматизацию в antifraud-процессы;
— Описывать и оптимизировать бизнес-процессы, внедрять runbooks, RACI и улучшать скорость принятия решений;
— Работать вместе с AI Product Owner-ом, DS, ИТ, аналитикой, legal/compliance и бизнес-линиями над развитием антифрод-решений;
— Развивать сотрудников: найм, наставничество, обучение аналитике, инструментам и best practices в антифроде.
Требования:
— Опыт работы в антифроде / комплаенсе / риск-менеджменте от 5 лет и опыт управления командой от 2–3 лет;
— Сильный data-driven подход: уверенное владение аналитикой, метриками и KPI;
— Глубокое понимание antifraud-процессов, логики правил, ограничений и механизмов выявления мошенничества;
— Понимание, как ML-модели, правила и ограничения работают в проде с учётом финтех-специфики;
— Практический опыт в data engineering: событийная модель, ETL, real-time потоки;
— Опыт работы с BI и системами алертинга, умение проектировать дашборды и логику правил;
— Опыт исследования мошеннических схем и реализации решений через новые атрибуты и события;
— Опыт разработки, внедрения и эксплуатации ML-моделей: binary classification, scoring, feature engineering;
— Умение формализовывать требования и готовить BRD для платформенных решений;
— Уверенный SQL и Python; опыт с Grafana / Superset или аналогичными инструментами;
— Умение управлять приоритетами, задавать фокусы и добиваться результата от команды;
— Отличные коммуникативные навыки и опыт межфункционального взаимодействия.
Условия:
- Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования;
- Гибрид (2-3 дня в офисе);
- Сложные и интересные задачи, современный стек технологий;
- Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: регулярно проходят тренинги, вебинары, митапы и демо-дни;
- Доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Alpina Digital, MyBook и бизнес-изданий;
- Предложения от Банка только для сотрудников: собственный спортзал, а также скидки на услуги туристических агентств, продукты питания, в рестораны, бары, магазины.
— Управлять отделом, определять стратегические приоритеты и фокусы команды, распределять ресурсы и контролировать исполнение;
— Самостоятельно глубоко погружаться в аналитику антифрода, мошеннические схемы, логику правил, ограничения и ключевые метрики эффективности;
— Развивать data-driven культуру: метрики, гипотезы, A/B-тесты, post-mortem, регулярный анализ эффекта от изменений;
— Анализировать эффективность правил, ограничений, ML-моделей и других механизмов выявления мошенничества;
— Оценивать влияние антифрод-воздействий на клиентов, клиентский путь, сегменты, операционные процессы и уровень защиты банка;
— Формировать и описывать бизнес-требования, готовить BRD / functional specs для антифрод-платформы, интеграций, платформы управления ограничениями и единого профиля клиента;
— Исследовать мошеннические схемы и инициировать решения через новые атрибуты, события, enrichment и внешние сигналы;
— Развивать аналитическую инфраструктуру направления: дашборды в Grafana, системы алертинга, playbooks, витрины данных и автоматизированные реакции;
— Участвовать в развитии data-engineering потока: событийная модель, ETL, real-time и latency-critical пайплайны;
— Руководить разработкой и внедрением ML-моделей для детекции и скоринга мошенничества, развивать подходы к мониторингу и обновлению моделей;
— Внедрять AI-агентов и автоматизацию в antifraud-процессы;
— Описывать и оптимизировать бизнес-процессы, внедрять runbooks, RACI и улучшать скорость принятия решений;
— Работать вместе с AI Product Owner-ом, DS, ИТ, аналитикой, legal/compliance и бизнес-линиями над развитием антифрод-решений;
— Развивать сотрудников: найм, наставничество, обучение аналитике, инструментам и best practices в антифроде.
Требования:
— Опыт работы в антифроде / комплаенсе / риск-менеджменте от 5 лет и опыт управления командой от 2–3 лет;
— Сильный data-driven подход: уверенное владение аналитикой, метриками и KPI;
— Глубокое понимание antifraud-процессов, логики правил, ограничений и механизмов выявления мошенничества;
— Понимание, как ML-модели, правила и ограничения работают в проде с учётом финтех-специфики;
— Практический опыт в data engineering: событийная модель, ETL, real-time потоки;
— Опыт работы с BI и системами алертинга, умение проектировать дашборды и логику правил;
— Опыт исследования мошеннических схем и реализации решений через новые атрибуты и события;
— Опыт разработки, внедрения и эксплуатации ML-моделей: binary classification, scoring, feature engineering;
— Умение формализовывать требования и готовить BRD для платформенных решений;
— Уверенный SQL и Python; опыт с Grafana / Superset или аналогичными инструментами;
— Умение управлять приоритетами, задавать фокусы и добиваться результата от команды;
— Отличные коммуникативные навыки и опыт межфункционального взаимодействия.
Условия:
- Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования;
- Гибрид (2-3 дня в офисе);
- Сложные и интересные задачи, современный стек технологий;
- Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: регулярно проходят тренинги, вебинары, митапы и демо-дни;
- Доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Alpina Digital, MyBook и бизнес-изданий;
- Предложения от Банка только для сотрудников: собственный спортзал, а также скидки на услуги туристических агентств, продукты питания, в рестораны, бары, магазины.