Fraud Prevention Analyst

Bold

Nuestra compañía fue fundada en Mayo de 2019 por un equipo de personas increíbles y con una experiencia única, el grupo de fundadores está conformado por los creadores de PayU Latam y otras empresas expertas en tecnología financiera. Estamos creando soluciones de pago y de banca para MiPymes, independientes y emprendedores en Colombia. Actualmente contamos con más de 450.000 clientes registrados en nuestra plataforma y hemos recibido más de USD $120 millones de fondos de inversión nacionales y extranjeros, somos una de las startups de más rápido crecimiento en LatAm en el sector fintech.

Bold es una fintech que provee una solución de pagos a los microempresarios para recibir pagos con tarjetas débito, crédito y billeteras a través de datáfonos y links de pago. Sin embargo, la visión de Bold es más ambiciosa que ser una empresa de pagos y estamos trabajando para volvernos una plataforma de servicios financieros y tecnológicos para las pequeñas empresas en el país complementando las soluciones de pagos y banca con otros productos de software conexos a toda nuestra propuesta de valor.
Nuestra misión en Bold es liberar el potencial de los emprendedores. En Bold creemos firmemente que podemos ayudar a los pequeños emprendedores a desarrollar sus negocios ofreciendo servicios financieros y tecnológicos hechos a su medida, que sean amigables y cercanos.

En Bold definimos los siguientes valores como los pilares de nuestra cultura organizacional: Maestría, Pensamiento crítico, Trabajo en equipo, Sentido de urgencia, Somos abiertos y el cliente el centro de lo que hacemos.

Para más información acerca de Bold visita nuestro sitio web: https://bold.co

El Rol

Como Fraud Prevention Analyst, serás responsable de contribuir al desarrollo, implementación y seguimiento de estrategias de prevención y detección de fraude mediante el análisis de datos transaccionales y operativos, identificando patrones de riesgo, anomalías y oportunidades de mejora. Apoyar al equipo de estrategia en la toma de decisiones con insights analíticos, garantizando la protección de los activos de la compañía y la mitigación de posibles pérdidas por fraude.

Deberás:

• Desarrollar un entendimiento profundo del modelo de negocio de Bold, incluyendo sus productos, servicios, procesos operativos y clientes con el objetivo de contribuir en la prevención de fraudes.
• Identificar riesgos específicos de fraude asociados a las operaciones de Bold, asegurando que las estrategias estén alineadas con los objetivos de la compañía.
• Realizar análisis descriptivos y exploratorios de datos transaccionales y comportamientos para identificar patrones, tendencias y anomalías que contribuyan en la prevención de fraudes.
• Monitorear alertas generadas por herramientas de prevención de fraude y proponer acciones.
• Diseñar y optimizar de reglas, modelos y estrategias de detección de fraude.
• Crear, calcular y monitorear métricas de desempeño relacionadas con la prevención y detección de fraude (por ejemplo, tasas de fraude detectado, falsos positivos, tiempos de respuesta).
• Proponer mejoras en los procesos de análisis mediante la automatización de tareas repetitivas.
• Trabajar en conjunto con las áreas de operaciones para garantizar la efectividad de las estrategias de prevención.
• Construir dashboards que visualicen los resultados de análisis y métricas clave para el equipo y las áreas relacionadas.
• Crear análisis que permitan dar respuesta a preguntas de negocio que surjan por parte del área de fraude.
• Documentar los procesos analíticos del equipo de estrategia de fraude.

Beneficios

👨🏽‍⚕️ Póliza de salud para ti

🚀 Acciones de la compañía de etapa temprana con alto potencial de retorno

🤝 Contrato a término indefinido

💲 Salario competitivo

👩🏿‍💻 Trabajo remoto de tiempo completo

📚 Cultura de aprendizaje y crecimiento

🌎 Tecnologías y procesos de clase mundial

🏖️ Días libres adicionales a las vacaciones

💰 Fondo de empleados

👓 Bono para salud visual

• Profesional en Economía, Estadística, Administración, Ingeniería o carreras afines a tecnología o área financiera.
• Mínimo un año de experiencia en análisis, procesamiento y visualización de data, deseable en equipos de fraude.
• Conocimiento demostrado en SQL.
• Conocimiento intermedio y demostrado en herramientas de visualización (Power BI, Tableu, Quicksight, Looker).
• Conocimiento en herramientas de análisis de datos (Python)
• Conocimiento en la detección de fraude
• Deseable: Experiencia en el seguimiento y evaluación de motores de riesgos provistos por terceros e indicadores relacionados a fraude