WorkListВойтиОформить подписку
AF

Analytics Lead, Deposit Fraud Risk

Affirm · Финтех BNPL
Откликнуться на сайте компании ↗

О вакансии

Откуда можно работать
Удалённо, находясь в США
из текста вакансии
Английский
C1
по другим вакансиям компании
Уровень
Lead
указан работодателем
Деньги
$185–245 тыс/год
указана работодателем в долларах
Даты
Опубликована 29.09 · видим у компании с 29.09 · проверена 02.11
дата публикации от работодателя
Почему в каталоге:Основана выходцами из Восточной Европы, Кавказа и Центральной АзииПодробнее о компании →

Описание переведено машинно с английского.

Суть роли

Эта роль требует обширного кросс‑функционального взаимодействия. Этот человек будет представителем организации Credit Risk, возглавляя работу по совершенствованию наших процессов Identity Verification и Fraud, а также потока заявок. Кроме того, роль будет тесно сотрудничать с командами Product и Engineering для улучшения нашего решения Fraud.

Присоединяйтесь к нам в миссии изменить потребительские финансы с помощью лучших технологий, снижения затрат и повышения прозрачности, обеспечивая лучший клиентский опыт.

Что предстоит делать

Что вы будете делать

Эта роль возьмёт на себя ответственность за показатели мошенничества для депозитных продуктов, включая мониторинг потерь от мошенничества, уровней одобрения, ложных срабатываний, трения у клиентов и других ключевых метрик риска.

Data Pipeline, Analytics & Monitoring

  • Создавать и поддерживать масштабируемые модели данных и конвейеры трансформации, используя инструменты (например, DBT) для стандартизации данных о депозитных продуктах, транзакциях, клиентах, мошенничестве и операционных процессах.
  • Определять надёжные метрики производительности мошенничества и аналитические наборы данных, включая уровни потерь от мошенничества, уровни одобрения и отклонения, уровни ложных срабатываний, трения у клиентов и операционную эффективность.
  • Разрабатывать периодические дашборды, скоркарты и системы мониторинга, чтобы обеспечить ясную видимость показателей мошенничества, здоровья портфеля и возникающих рисков.
  • Проводить глубокий анализ для диагностики потерь от мошенничества, пробелов в контроле, ложных срабатываний, сдвигов портфеля и неожиданных изменений в производительности, переводя выводы в практические рекомендации.

Fraud Strategy Building & Optimization

  • Разрабатывать и оптимизировать правила, политики, пороги, модели и стратегии принятия решений по мошенничеству, которые балансируют предотвращение потерь, клиентский опыт, операционную ёмкость и рост продукта.
  • Оценивать новые источники данных и сигналы для улучшения обнаружения рисков идентификации, захвата аккаунта, риска устройства, риска транзакций и других типологий мошенничества, актуальных для депозитных продуктов.
  • Руководить тестированием и измерением эффективности изменений стратегии мошенничества, включая запуск правил, обновления моделей, изменения политик и новые контрольные меры продукта, с чёткой оценкой до и после внедрения.
  • Сотрудничать кросс‑функционально с командами Product, Engineering, Machine Learning, Data Engineering, Fraud Operations и Risk для улучшения стратегий мошенничества, укрепления операционных обратных связей и поддержки запусков новых продуктов.

Требования

Что мы ищем

  • ОПЫТ — более 7 лет аналитической работы
  • ЗНАНИЯ ПРОДУКТА — страсть понять, как работает продукт Affirm, и любознательный подход к его улучшению и повышению эффективности
  • ТЕХНИЧЕСКИЕ НАВЫКИ — свободное владение SQL и Python
  • НАВЫКИ РАБОТЫ С ЛЮДЬМИ — командный игрок, способный к сотрудничеству и влиянию в разных командах организации
  • КОММУНИКАЦИЯ — умение ясно доносить выводы и рекомендации как до технической, так и до нетехнической аудитории
  • ИСПОЛНЕНИЕ — способность эффективно работать в быстро меняющейся среде и быть доступным в периоды пиковой активности мошенничества
  • МНОГОЗАДАЧНОСТЬ — сильные навыки тайм‑менеджмента и умение управлять несколькими проектами и приоритетами одновременно
  • ЗНАНИЯ РИСКОВ — практические знания основ обработки платежей и понимание отраслевых тенденций риска, включая знакомство с разработкой стратегий борьбы с мошенничеством

Условия и бенефиты

Base Pay Grade - M

Equity Grade - USA 8

Сотрудники, только начинающие работу в Affirm, обычно стартуют в начале диапазона оплаты. Affirm делает упор на простую и прозрачную структуру оплаты, которая зависит от различных факторов, включая местоположение, опыт и профессиональные навыки.

Базовая зарплата является частью общего пакета компенсаций, который может включать акции, ежемесячные пособия на здоровье, благополучие и технические расходы, а также льготы (включая 100 % субсидированное медицинское покрытие, стоматологию и зрение для вас и ваших иждивенцев).

Диапазон базовой оплаты в США (CA, WA, NY, NJ, CT): $185,000 - $245,000

Диапазон базовой оплаты в США (все остальные штаты): $164,000 - $224,000

Обратите внимание, что спонсорство визы для этой позиции недоступно.

#LI-Remote

Remote-first с гибкостьюAffirm гордится тем, что является компанией с приоритетом удалённой работы. Большинство ролей можно выполнять из почти любой точки страны, где вы работаете. Некоторые позиции могут время от времени требовать личного присутствия в офисе Affirm, а несколько — офисной работы из‑за характера задач. Все новые сотрудники получат приглашение на очный вводный процесс.

Льготы, разработанные для васНаши льготы отражают приверженность заботе, прозрачности и гибкости. Вот несколько основных пунктов:

  • Медицинское покрытие без затрат: мы покрываем 100 % премий для сотрудников и их иждивенцев.
  • Пособия на расходы: ежемесячные пособия поддерживают вашу техническую настройку и позволяют выбирать варианты здоровья и благополучия, которые подходят вам.
  • Отдых для восстановления: гибкий отпуск и щедрые календари праздников помогают вам отдохнуть, когда это необходимо.
  • Владейте частью того, что создаёте: наша программа покупки акций сотрудниками (ESPP) позволяет покупать акции Affirm со скидкой.

Мы обязуемся обеспечить инклюзивный процесс интервью, включая предоставление условий для кандидатов с ограниченными возможностями. Если вам нужна поддержка, мы будем рады помочь.

Для позиций, базирующихся в Сан‑Франциско или Лос‑Анджелесе: Affirm рассматривает квалифицированных заявителей с арестами и судимостями, как того требует закон.

Навыки

SQLPythondbtdata modelstransformation pipelinesdashboardsscorecardsmonitoring frameworksfraud rulespolicy optimizationrisk metricsMachine Learningproduct collaborationengineering collaboration

Подходите ли вы под эту вакансию

Сверка вакансии с резюме доступна тем, кто вошел. Войти