Fraud IT & Scoring Account & Staff Sr Analyst

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En Mercado Libre estamos democratizando el comercio y los servicios financieros para transformar la vida de las personas de América Latina. ¡Sumate a este propósito!

Prevención de Fraude es la dirección de referencia interna y externa sobre todos los temas de seguridad para transacciones, dentro del ecosistema de Mercado Libre. Garantizamos la seguridad de las operaciones de las personas que utilizan nuestra plataforma, a partir de la aplicación de herramientas, modelos analítico-predictivos y tecnologías innovadoras. Somos el área de la compañía que permite asumir riesgos y crecer a una alta velocidad. Dentro del equipo, debemos ser capaces de co-crear productos seguros y poner en acción el profundo conocimiento del ecosistema, para encontrar las debilidades y actuar proactivamente por medio de la tecnología, los procesos y las personas, con el fin de brindar una experiencia confiable que genere valor a quienes utilizan nuestros servicios.

Imaginate emprendiendo proyectos desafiantes, dinámicos e innovadores y siendo responsable de:

• Analizar grandes volúmenes de datos a fin de obtener insights y tomar decisiones, en pos de reducir el riesgo de robo de cuenta y generar un impacto positivo en el negocio.

• Realizar análisis a nivel transaccional, para entender patrones, generar cuantificaciones e implementar soluciones que mejoren la eficiencia de nuestras acciones.

• Detectar desvíos en KPIs, buscar la causa raíz del problema e implementar cambios que reviertan la tendencia.

• Apoyar al equipo de científicos de datos en tareas como votación de modelos, A/B testings, elaboración de hipótesis, calibración de thresholds y feature engineering.

• Trabajar junto a los equipos de Tecnología, Scoring, Revisión Manual y Seguridad de cuenta, con el objetivo de lograr sinergias con impacto positivo en el negocio, asegurando un excelente clima laboral.

¿Qué buscamos en vos?

• Tener experiencia desarrollada en posiciones de análisis de datos, prevención de fraude o gestión de riesgos.

• Poseer formación universitaria en Estadística, Matemática, Ingeniería, Ciencias Económicas o carreras afines.

• Contar con conocimiento en SQL y Excel.

• Poseer experiencia en Python, R u otras herramientas de explotación y análisis de datos.

¿Te animás a dejar huella en la tecnología de América Latina?

¡Postulate y sumate a nuestro propósito!

Modalidad de trabajo híbrida. Site Uruguay.