Analista de Dados e Analytics Pl (Combate à Fraude)

Estruturar e fortalecer a inteligência de dados da área de Combate à Fraude, transformando grandes volumes de informações operacionais em análises, indicadores e automações que apoiem a tomada de decisão, a eficiência das equipes, a identificação de vulnerabilidades e a prevenção de perdas financeiras e operacionais.

• Mapear, compreender e documentar as bases, fontes de dados e regras de negócio utilizadas pela área de Combate à Fraude.
• Desenvolver consultas em SQL para extração, integração, tratamento e validação de grandes volumes de dados.
• Utilizar Python para análises exploratórias, tratamento de bases e desenvolvimento de rotinas automatizadas.
• Construir e manter dashboards no Tableau, assegurando confiabilidade, rastreabilidade e atualização das informações.
• Estruturar indicadores de volume, produtividade, capacidade operacional, SLA, tempo de análise, criticidade e complexidade dos casos.
• Desenvolver critérios que permitam mensurar a produtividade de forma ponderada, considerando o nível de dificuldade, o risco e o esforço envolvido em cada análise.
• Criar indicadores estratégicos relacionados a perdas evitadas, valores recuperados ou preservados, custos de judicialização e efetividade das ações corretivas e preventivas.
• Analisar ocorrências por produto, canal, jornada, modalidade e classificação, identificando padrões, tendências, anomalias e vulnerabilidades.
• Apoiar a identificação de causas-raiz e a elaboração de recomendações para Prevenção à Fraude, Riscos Operacionais, Produtos, Atendimento, Jurídico e demais áreas relacionadas.
• Desenvolver automações e soluções de RPA para reduzir atividades manuais e aumentar a eficiência e a segurança dos processos.
• Atender, de forma transversal, às frentes de Diagnóstico e Certificação e de Investigação e Repressão.
• Documentar consultas, automações, regras, indicadores e procedimentos, garantindo a continuidade e a disseminação do conhecimento.

Requisitos

• Ensino superior completo em Ciência de Dados, Estatística, Matemática, Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Engenharia, Economia, Administração ou áreas correlatas.
• Experiência em prevenção, diagnóstico, investigação ou combate à fraude.
• Experiência consistente em Data Analytics, Business Intelligence ou análise de dados aplicada a operações.
• Domínio de SQL para consultas, cruzamentos, validação e manipulação de grandes bases.
• Conhecimento prático de Python para análise, tratamento de dados e automação.
• Experiência na construção e manutenção de dashboards e indicadores gerenciais.
• Vivência com automação de processos e/ou RPA.
• Conhecimento de processos de ETL, integração, qualidade e validação de dados.
• Experiência na construção de indicadores de produtividade, eficiência, SLA, capacidade ou desempenho operacional.

Diferenciais

• Vivência em bancos, fintechs, instituições financeiras, adquirentes, meios de pagamento ou seguradoras.
• Conhecimento de produtos bancários, como cartão de crédito, crédito consignado, contas PF e PJ, boletos, câmbio e jornadas digitais.
• Experiência com dados de atendimento, reclamações, processos jurídicos, riscos ou operações financeiras.
• Conhecimento avançado de Tableau.
• Vivência com data lakes, arquitetura de dados ou ambientes de alto volume e múltiplas fontes.