Аналитик антифрода L3 в MAX

Задачи

• Разбор сложных, нестандартных фрод-кейсов, эскалированных с L2
• Анализ многоходовых схем мошенничества и скоординированных атак
• Выявление фрод-сетей (группы аккаунтов, ботов, дроп-фермы)

• По блокировкам/разблокировкам, исключениям, массовым санкциям

• Проектирование и улучшение антифрод-правил, эвристик, сигналов для ML

• Какие паттерны ловим
• Какие фичи нужны
• Какие кейсы автоматизируем

• Снижение false positive
• Снижение пропуска фрода

• Подготовка требований для backend / data / ML-команды

• Ограничения на сообщения
• Антиспам-механики
• Ограничения на инвайты, ссылки, ботов

• Ревью решений L1/L2
• Разработка гайдлайнов, фреймворков принятия решений
• Обновление антифрод-политик
• Формирование базы знаний по типам мошенничества
• Участие в обучении аналитиков младших уровней

• Анализ эффективности антифрод-мер: precision / recall; false positive / false negative; impact на бизнес-метрики; SLA
• Поиск «дыр» в защите
• Подготовка аналитических отчётов по трендам фрода

Требования

• Опыт в антифроде / trust & safety / risk / abuse-monitoring от 3 лет
• Практический опыт расследований сложных кейсов: мошенничество, скам, фишинг, боты, спам-сети, финансовые схемы
• Понимание типовых фрод-сценариев в мессенджерах: social engineering, инвестиционные скамы, romance scam, подмена аккаунтов, дроп-сети, фарм-аккаунтов / боты, фейк-боссы, рассылка ВПО и фишинга
• Умение работать с большими объёмами данных и логами: SQL на уровне уверенных выборок и агрегаций, базовое понимание событийных логов, трекинга действий пользователей
• Опыт работы с антифрод-инструментами: rule-based системы; системы скоринга; алерты, флаги, кейс-менеджмент
• Навыки аналитического мышления и расследований: связывание аккаунтов, устройств, IP, паттернов поведения; выявление скрытых сетей и аномалий
• Понимание принципов работы ML-моделей: на уровне как формируются фичи, как интерпретировать precision/recall, false positive / false negative)
• Опыт написания требований для автоматизации и антифрод-правил
• Умение аргументировать решения: почему бан / почему пропуск / почему менять правило
• Грамотная письменная коммуникация: документация, кейсы, фидбэк стейкхолдерам продукта

Будет плюсом

• Опыт в финтехе, маркетплейсах, соцсетях или мессенджерах
• Опыт обучения L1/L2 аналитиков
• Опыт участия в запуске антифрод-продуктов или ML-моделей
• Понимание legal & compliance требований (в части антифрода)
• Опыт A/B-тестирования антифрод-правил
• Python для ad hoc анализа
• Опыт работы с графовыми связями (network analysis)