Начальник отдела аналитики мошеннических схем
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;
- Описание и оптимизация бизнес-процессов, внедрение runbooks, RACI и улучшение скорости 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.
Наши пожелания к кандидатам
- 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 продуктиве 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.
Что мы предлагаем
- Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования;
- Гибрид (2 или 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-изданиям;
- Предложения от Банка только для сотрудников: собственный спортзал, а также скидки на услуги туристических агентств, продукты питания, в рестораны, бары, магазины.
- Работа у трижды лучшего работодателя РФ по версии hh.ru, Forbes, РБК
- Программа развития AI-грамотности: треки по работе с нейросетями от базового до продвинутого уровня
Как с нами связаться
По всем интересующим вопросам обращайтесь к сотруднику отдела по подбору персонала: Калуцкая Юлия Владимировна
YKalutskaya@alfabank.ru
Откликнуться
Имя Фамилия Электронная почта Телефон Пришлём проверочный код
Файл с резюме Ссылка на резюме Прикрепите файлдо 10 МБ
Загрузить файл до 10 МБ (.doc,.pdf,.docx,.rtf)
Ссылка на резюме
Подходят ссылки на hh.ru и superjob.ru
Даю своё согласие на обработку и использование моих персональных данных
