20 publicaciones de empleo destacadas de machine learning en parque patricios, b (¡Están contratando!)

Misión del puesto:
Diseñar, implementar y ejecutar los procesos de prevención de fraude durante el ciclo de originación del crédito, mediante análisis de identidad, validaciones KYC, comportamiento transaccional, información de burós de crédito, bases de datos públicas y privadas, herramientas biométricas y modelos de riesgo, con el objetivo de minimizar pérdidas por fraude manteniendo una adecuada experiencia del cliente. Será el referente local en Argentina para identificar nuevas tipologías de fraude y recomendar mejoras continuas en los controles de admisión.

Requisitos:

Responsabilidades:

Prevención de fraude

Analizar solicitudes de crédito de alto riesgo.
Detectar fraude documental, robo de identidad e identidades sintéticas.
Detectar fraude organizado, fraude de primera parte y fraude de terceros.

KYC
Analizar y validar:

Documento Nacional de Identidad (DNI).
Selfie / biometría, liveness y coincidencia facial.
Validaciones RENAPER (según proveedor). Validaciones AML:
Personas políticamente expuestas (PEP).
Listas restrictivas: OFAC, ONU, UIF.

Buró y fuentes externas
Análisis de información proveniente de:

Nosis, Veraz, Equifax y bases de datos comerciales.
Registros públicos y AFIP (cuando aplique).
CUIT/CUIL, comportamiento crediticio, domicilios, teléfonos y relaciones entre clientes.

Reglas de fraude
Diseño y administración de reglas para detectar:

Múltiples solicitudes y dispositivos compartidos.
IP sospechosas, VPN, emuladores, rooting y jailbreak.
Fraude por geolocalización, correo electrónico riesgoso y teléfonos virtuales.
Cuentas bancarias reutilizadas y patrones repetitivos.

Investigación

Investigar casos de fraude confirmado, intentos de fraude, tendencias y modus operandi.
Dar seguimiento a nuevas modalidades de fraude digital en Argentina.
Documentar hallazgos y proponer nuevas reglas.

Gestión de herramientas:

Veriff, Incode, Sumsub — verificación de identidad y biometría.
Nosis, Equifax — buró y comportamiento crediticio.
Device Fingerprinting, motores de reglas, listas negras y listas blancas.

Indicadores:

Approval Rate, Fraud Rate, Charge Off Fraud.
False Positive Rate, Identity Fraud.
First Payment Default relacionado con fraude.
Tiempo promedio de revisión y casos escalados.

Relacionamiento:
Trabajo conjunto con Riesgo, Crédito, Data Science, Collections, Compliance y Tecnología para implementar mejoras continuas.

Experiencia:
Mínimo 4 años en prevención de fraude, fraude digital, KYC, onboarding, banca digital, fintech, billeteras virtuales, adquirencia o créditos digitales.

Conocimientos técnicos
Debe dominar:

KYC, CDD, EDD, AML.
Fraud Prevention, Identity Verification, Document Fraud.
Device Intelligence, Device Fingerprinting, Digital Identity.
Behavioral Fraud, Synthetic Identity, First Party Fraud, Third Party Fraud, Chargeback Fraud.
Risk Engines, Rule Engines.
SQL (intermedio), Excel avanzado, Power BI (deseable).

Muy deseable:

Machine Learning aplicado al fraude, modelos de scoring y motores de decisión.
Python y análisis estadístico.
APIs de proveedores KYC.

Competencias Blandas:

Pensamiento analítico y curiosidad investigativa.
Atención extrema al detalle y capacidad para detectar patrones.
Orientación a resultados y toma de decisiones basada en datos.
Criterio de riesgo.
Comunicación con áreas técnicas y de negocio.
Proactividad y mejora continua.

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