Начальник отдела аналитики мошеннических схем

Эта роль для сильного руководителя, который объединит антифрод-аналитику, технологии и управление командой и выстроит data-driven подход к предотвращению мошенничества.

Чем предстоит заниматься:

• 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.

• 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.

• 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.