Детали

Грейд

Middle

Опыт работы

от 3 лет

Формат работы

Гибрид

Уровень английского

C1, продвинутый

Сопроводительное письмо к вакансии

Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram

О вакансии

dLocal — это финансовая инфраструктура, которая обеспечивает глобальную торговлю на самых быстрорастущих рынках мира. Крупнейшие компании мира доверяют нам, чтобы расширить свой бизнес в более чем 60 странах развивающихся рынков, перемещая деньги туда, где другие видят сложность. Мы не просто обрабатываем платежи; мы являемся архитекторами платежных экосистем и партнерами в расширении наших клиентов. Вы будете работать вместе с более чем 1300 коллегами из 40+ национальностей и решать глобальные задачи с первого дня.

Какова возможность?

В качестве нашего Аналитика по предотвращению мошенничества II вы поможете нам формировать стратегию борьбы с мошенничеством в различных отраслях, балансируя между сокращением убытков, конверсией и первоклассным пользовательским опытом.

Задачи

Вы будете принимать решения об одобрении или отклонении платежей, используя данные, эксперименты и тесное сотрудничество с Data Science для улучшения признаков моделей и пороговых значений. Вы будете отвечать за KPI ключевых клиентов и вертикалей, преобразуя их потребности в эффективные меры контроля. Основная часть вашего вклада будет заключаться в оптимизации рабочих процессов и сокращении ручной проверки с помощью более умных правил и инструментов. Ваша работа напрямую снизит количество чарджбэков/претензий, одновременно защищая доход и доверие клиентов.

Что я буду делать?

Постоянно анализировать транзакционные данные для выявления новых мошеннических схем и векторов атак
Разрабатывать, тестировать и итерировать правила, которые минимизируют мошенничество, одновременно обеспечивая конверсию и пользовательский опыт
Сотрудничать с Data Science для улучшения признаков, уточнения правил моделей и установки оптимальных пороговых значений
Оценивать и интегрировать новые наборы данных для улучшения качества данных, охвата и релевантности сигналов
Отвечать за KPI ключевых клиентов и отраслей; встречаться с их командами по борьбе с мошенничеством для согласования целей и решений
Проводить эксперименты (A/B, бэктестинг) для количественной оценки влияния правил/моделей и принятия обоснованных решений
Создавать четкие системы мониторинга (дашборды/оповещения) для отслеживания производительности, дрейфа и ложных срабатываний
Определять и внедрять возможности автоматизации, которые сокращают ручную проверку и ошибки (например, автоматическая настройка пороговых значений, конвейеры развертывания правил)
Сотрудничать с Engineering/Data для внедрения инструментов, интеграций и отчетности, ускоряющих принятие решений и реагирование на инциденты

Требования

Степень бакалавра в области экономики, инженерии, статистики или смежной области
3+ года опыта в области предотвращения мошенничества или тесно связанной области управления рисками
Уверенное владение SQL и опыт работы с большими наборами данных
Подтвержденный опыт работы с AI/ML в области мошенничества или оценки рисков (признаки, пороговые значения, правила, основанные на моделях)
Сильные аналитические способности, навыки презентации и коммуникации; умение преобразовывать выводы в действия
Автоматизированное мышление: уверенное владение инструментами и рабочими процессами; знакомство с AWS SageMaker, Athena или QuickSight является плюсом
Продвинутый английский (обязательно)

Условия

Помимо индивидуальных льгот, которые мы предлагаем для каждой страны, dLocal поможет вам развиваться и достигать больших успехов, предлагая:

Гибкость в работе: мы ориентируемся на результат и продуктивность, а не на фиксированное рабочее время. Это означает, что у наших команд гибкий график, и, в зависимости от вашей роли и местоположения, вы будете сочетать самостоятельное сфокусированное время с моментами личного общения в наших центрах сотрудничества
Индустрия Fintech: работа в динамичной и постоянно развивающейся среде, где есть много возможностей для творчества и развития
Программа реферального бонуса: наши внутренние таланты — лучшие рекрутеры — рекомендуйте идеального кандидата на должность и получайте вознаграждение
Работа из любой точки мира: члены команды могут работать во время путешествий до 3 месяцев каждый год

Why Join dLocal?

dLocal is the financial infrastructure powering global commerce in the world's fastest-growing markets. The biggest companies in the world trust us to unlock growth in 60+ countries across emerging markets—moving money where others see complexity. We don't just process payments; we are architects of payment ecosystems and partners in our customers' expansion. You'll work alongside 1,300+ teammates from 40+ nationalities and tackle global challenges from day one.

What’s the opportunity?

As our Fraud Prevention Analyst II, you will help us shape fraud strategy across industries, balancing loss reduction with conversion and top-tier user experience. You’ll decide when to approve or reject payments, using data, experimentation, and close collaboration with Data Science to improve model features and thresholds. You’ll own KPIs for key clients and verticals, translating their needs into effective controls. A core part of your impact will be streamlining workflows and reducing manual review through smarter rules and tooling. Your work will directly lower chargebacks/claims while protecting revenue and customer trust.

What will I be doing?

Continuously analyze transactional data to identify emerging fraud patterns and attack vectors.
Design, test, and iterate rules that minimize fraud while safeguarding conversion and UX.
Collaborate with Data Science to enhance features, refine model rules, and set optimal scoring thresholds.
Evaluate and integrate new datasets to improve data quality, coverage, and signal relevance.
Own KPIs for key clients and industries; meet with their fraud teams to align on goals and solutions.
Run experiments (A/B, backtesting) to quantify rule/model impact and guide decisions.
Build clear monitoring (dashboards/alerts) to track performance, drift, and false positives.
Identify and drive automation opportunities that reduce manual reviews and errors (e.g., auto-tuning thresholds, rule deployment pipelines).
Partner with Engineering/Data to implement tooling, integrations, and reporting that accelerate decisioning and incident response.

What skills do I need?

Bachelor’s degree in Economics, Engineering, Statistics, or related field.
3+ years in fraud prevention or a closely related risk domain.
Strong SQL and experience working with large datasets.
Proven experience with AI/ML in fraud or risk scoring (features, thresholds, model-informed rules).
Strong analytical, presentation, and communication skills; able to translate insights into action.
Automation mindset: comfortable with tools and workflows; familiarity with AWS SageMaker, Athena, or QuickSight is a plus.
Advanced English (mandatory).

What do we offer?

Besides the tailored benefits we have for each country, dLocal will help you thrive and go that extra mile by offering you:

Flexibility in how you work: We focus on impact and productivity over fixed hours. This means our teams have flexible schedules and, depending on your role and location, you will combine self-managed focus time with moments of in-person connection in our collaboration hubs.
Fintech industry: work in a dynamic and ever-evolving environment, with plenty to build and boost your creativity.
Referral bonus program: our internal talents are the best recruiters - refer someone ideal for a role and get rewarded.
Work From Anywhere: Team members can work while traveling for up to 3 months every year.

What happens after you apply?

Our Talent Acquisition team is invested in creating the best candidate experience possible, so don’t worry, you will definitely hear from us. We will review your CV and keep you posted by email at every step of the process!

Also, you can check out our webpage, Linkedin and Youtube for more about dLocal!

Подходит ли тебе эта вакансия?

Сравним навыки, грейд, формат работы и зарплату

Ключевые навыки

SQL
Machine Learning
A/B-тестирование
Backtesting
SageMaker
Athena
QuickSight
Дашборды

Оценка зарплаты

3 930USDв месяц

Чаще всего от 3 620 до 4 400