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Sobre nosotros: Somos la PayTech panamericana más poderosa, con 20 años de experiencia y presencia en 7 países. Contamos con una amplia experiencia en adquirencia de pagos y redes de efectivo.Nuestras oficinas corporativas están en Ciudad de México, y hemos expandido nuestra presencia a países clave como España, Colombia, Perú, Ecuador, Chile y Argentina.Actualmente, nuestras operaciones empoderan a más de 500,000 pequeños comercios, facilitando transacciones de manera fluida mes a mes. Nuestra plataforma procesa más de 100 millones de transacciones mensuales, reflejando nuestro compromiso con soluciones escalables, confiables e innovadoras.Descripción del Puesto:Analista de Datos y Prevención de Fraude | Únete a la PayTech Líder en LATAMEstamos buscando un profesional con un fuerte enfoque en el análisis de datos y la implementación de modelos estadísticos y de machine learning para contribuir a la detección y prevención de fraudes. Valoramos tu capacidad para resolver problemas mediante el uso de herramientas de programación como Python, R y SQL, tu interés por aplicar técnicas estadísticas avanzadas y algoritmos de machine learning así como la automatización de procesos dentro del área.Tu rol será clave en el diseño y desarrollo de modelos predictivos y sistemas automatizados que fortalezcan la prevención de actividades fraudulentas, a través de un análisis de datos en profundidad.Responsabilidades:Desarrollar y mejorar modelos predictivos utilizando técnicas de machine learning y estadísticas avanzadas para mejorar la detección y prevención del fraude.Implementar procesos de análisis de datos automatizados para identificar patrones sospechosos y prevenir actividades fraudulentas de manera proactiva.Crear y mantener dashboards dinámicos para monitorear el rendimiento de los modelos y su impacto en la prevención de fraude.Colaborar estrechamente con equipos multidisciplinarios para transformar los análisis de datos en soluciones prácticas y escalables que mejoren la eficiencia operativa.Asegurar la optimización continua de los modelos y sistemas a través de la retroalimentación y la evolución de las técnicas analíticas.Requisitos:Formación en Matemáticas, Estadística, Ciencias Actuariales, Ingeniería Industrial, o campos afines con enfoque analítico.1-2 años de experiencia en análisis/explotación de datos y modelado estadístico, preferentemente en sectores financieros y comerciales.Conocimiento en técnicas de machine learning (supervisado y no supervisado) y modelado de datos.Experiencia con Python, R y SQL para el análisis de datos y construcción de modelos predictivos.Experiencia en la creación de dashboards dinámicos utilizando herramientas como Power BI, Tableau o similares.Conocimientos básicos en herramientas de monitoreo de fraude (Cybersource, Falcon, VCAS) son un plus.Habilidades de comunicación efectiva para traducir resultados analíticos en recomendaciones comprensibles y aplicables a los stakeholders.Únete a Nosotros¡Sé parte de la transformación del mundo de los pagos! Si te apasiona el análisis de datos y disfrutas de un entorno dinámico, nos encantaría conocerte. Aplica ahora enviando tu CV.