Senior/Lead Product Analyst [Antifraud]

Вы будете определять, как мы расставляем приоритеты антифрод-инициатив, создавать и масштабировать ML-модели для выявления фрода и споров, а также проектировать бизнес-логику рисковых решений, защищая бизнес и клиентов и при этом минимизируя трения и затраты. Это возможность оказать большое влияние: выстроить сквозную функцию антифрод-аналитики с нуля, тесно сотрудничая с командами Product, Engineering, Risk и Operations, чтобы превращать идеи в масштабируемые производственные системы.

• Отвечать за Antifraud & Disputes Analytics от начала до конца — метрики, дашборды, мониторинг, качество данных и аналитическая поддержка бизнес-решений

• Определять roadmap и приоритеты команды, направляя ресурсы на самые значимые задачи

• Создавать ML-модели для Antifraud & Disputes и отвечать за них на всём жизненном цикле — от feature engineering до внедрения и мониторинга

• Управлять антифрод-расходами (вендоры, инструменты, операции) и повышать эффективность, не ставя под угрозу риск-показатели и клиентский опыт

• Сотрудничать с Product и Engineering, чтобы формировать решения и влиять на приоритеты в области предотвращения фрода и споров

• Оптимизировать Fraud Operations в масштабе, работая с командой из 150+ человек с помощью данных, автоматизации и перестройки процессов

• Создавать инструменты самообслуживаемой аналитики и инструменты на основе LLM, чтобы другие команды могли самостоятельно отвечать на типовые вопросы

• Определять и отслеживать фреймворк для измерения эффекта антифрода — потери, показатели одобрения/конверсии, споры, затраты и трения

• Превращать сложные проблемы фрода и споров в структурированные расследования и решения на уровне правил, ML, продукта и операций

• Оценивать внешних вендоров и управлять ими — тестирование, бенчмаркинг и принятие решений о внедрении

• Математическое или техническое образование в ведущем вузе (МГУ, МФТИ, ВШЭ, МГТУ, МИФИ, НГУ и т. д.)

• Экспертные знания в области математической статистики, теории вероятностей и системного мышления

• Практический опыт создания и внедрения ML-моделей в продакшене (feature engineering, валидация, мониторинг)

• Продвинутый уровень SQL и Python

• Практический опыт работы с Tableau, Superset или аналогичными BI-инструментами, позволяющий превращать данные в практичные выводы

• Умение понимать бизнес-цели и переводить их в технические аналитические задачи

• Опыт выстраивания процессов и их масштабирования в быстро меняющейся среде, включая работу с большими операционными командами

• Знание английского языка (B1+) для эффективного взаимодействия в нашем международном сообществе

• Поддержка релокации в наш хаб в Мексике с полным сопровождением визы и разрешений для сотрудника и семьи

• Гибкий график работы из нашего офиса

• Медицинская страховка

• Бюджет на обучение: языковые курсы, профессиональное обучение и сертификации

• Бюджет на благополучие: компенсация расходов на психологическую помощь и фитнес-активности

• Политика отпусков: ежегодный отпуск и оплачиваемый больничный в соответствии с действующими правилами