Аналитик антифрода L3 в MAX
Описание
Задачи Экспертный уровень (эскалации и сложные кейсы): разбор сложных, нестандартных фрод-кейсов, эскалированных с L2; анализ многоходовых схем мошенничества и скоординированных атак; выявление фрод-сетей (группы аккаунтов, ботов, дроп-фермы) Принятие финальных решений: по блокировкам/разблокировкам, исключениям, массовым санкциям Антифрод-стратегия и улучшение защиты: проектирование и улучшение антифрод-правил, эвристик, сигналов для ML Формирование требований для автоматизации блокировок: какие паттерны ловим, какие фичи нужны, какие кейсы автоматизируем Участие в калибровке моделей и правил: снижение false positive, снижение пропуска фрода Анализ новых типов атак и проработка контрмер Взаимодействие с продуктом и разработкой: подготовка требований для backend / data / ML-команды Участие в дизайне антифрод-фич: ограничения на сообщения, антиспам-механики, ограничения на инвайты, ссылки, ботов Участие в post-mortem после фрод-инцидентов Формирование рекомендаций для продуктовых решений с учётом баланса UX vs безопасность Контроль качества и экспертиза: ревью решений L1/L2; разработка гайдлайнов, фреймворков принятия решений; обновление антифрод-политик; формирование базы знаний по типам мошенничества; участие в обучении аналитиков младших уровней Метрики и аналитика: 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 трёх 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)