Compliance Data Analyst

Jobtailor; Buenos Aires; Presencial; ARS 1.200.000 - 2.400.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Jobtailor busca un analista de datos para apoyar la prevención de fraudes y PLAFT, manipulando y analizando grandes volúmenes de datos para convertirlos en alertas e insights accionables. Desarrollarás dashboards y reportes, automatizarás controles y contribuirás a la eficiencia operativa.

Se valorará dominio de SQL avanzado, herramientas de visualización (Quicksight, Power BI, Tableau) y experiencia en entornos regulados. Conocimientos de Python/R para explotar datos y ML serán bienvenidos.

Formación

• Experiencia sólida en análisis de datos o data analytics / data science con enfoque de negocio.
• Dominio de SQL avanzado.
• Conocimientos de herramientas de visualización de datos (Quicksight, Power BI, Tableau).
• Conocimientos/experiencia con Python, R u otro lenguaje de programación para explotación de datos y machine learning.
• Experiencia previa en sectores regulados (fintech, bancos, etc.).
• Conocimiento general de normativas aplicables (AML, KYC, GDPR, SOX, UIF, CNV, BCRA, BCU, etc. según país).

Responsabilidades

• Manipular, analizar e interpretar grandes volúmenes de datos, transformando información en alertas e insights accionables para optimizar reglas, reducir falsos positivos y mejorar las tasas de aprobación en Prevención de Fraudes y PLAFT.
• Impulsar mejoras continuas en el proceso, identificando oportunidades de automatización y ajustes en controles, y proponiendo acciones concretas basadas en datos para fortalecer la eficiencia operativa.
• Asegurar la trazabilidad del trabajo a través de reportes, dashboards y documentación, colaborando con equipos internos para robustecer de forma constante los controles y la experiencia de usuario.
• Desarrollar y actualizar dashboards y métricas del área.
• Generar y automatizar reportes internos usando SQL, Python o BI.
• Identificar tareas manuales simples y proponer mejoras.
• Automatizar controles manuales del área.
• Llevar adelante análisis exploratorios que permitan identificar patrones de conducta o relaciones entre variables que ayuden a eficientizar procesos.
• Integrar información de distintas fuentes para fortalecer el monitoreo.
• Desarrollar soluciones de machine learning.
• Detectar tendencias o comportamientos recurrentes que afecten las tasas de aprobación.
• Desarrollar, interpretar y mantener soluciones de RPA.
• Colaborar en la evaluación de nuevas herramientas antifraude y/o llevar a cabo ajustes básicos en reglas, umbrales o configuraciones del motor de fraude.
• Colaborar con diferentes áreas internas en el análisis de casos o incidencias.
• Preparar datasets simples para auditorías o revisiones internas.

Conocimientos

SQL avanzado

Análisis de datos

Visualización de datos

Herramientas

SQL

Quicksight

Power BI

Tableau

Python

R

Descripción del empleo

Responsabilidades

• Manipular, analizar e interpretar grandes volúmenes de datos, transformando información en alertas e insights accionables para optimizar reglas, reducir falsos positivos y mejorar las tasas de aprobación en Prevención de Fraudes y PLAFT.
• Impulsar mejoras continuas en el proceso, identificando oportunidades de automatización y ajustes en controles, y proponiendo acciones concretas basadas en datos para fortalecer la eficiencia operativa.
• Asegurar la trazabilidad del trabajo a través de reportes, dashboards y documentación, colaborando con equipos internos para robustecer de forma constante los controles y la experiencia de usuario.
• Desarrollar y actualizar dashboards y métricas del área.
• Generar y automatizar reportes internos usando SQL, Python o BI.
• Identificar tareas manuales simples y proponer mejoras.
• Automatizar controles manuales del área.
• Llevar adelante análisis exploratorios que permitan identificar patrones de conducta o relaciones entre variables que ayuden a eficientizar procesos.
• Integrar información de distintas fuentes para fortalecer el monitoreo.
• Desarrollar soluciones de machine learning.
• Detectar tendencias o comportamientos recurrentes que afecten las tasas de aprobación.
• Desarrollar, interpretar y mantener soluciones de RPA.
• Colaborar en la evaluación de nuevas herramientas antifraude y/o llevar a cabo ajustes básicos en reglas, umbrales o configuraciones del motor de fraude.
• Colaborar con diferentes áreas internas en el análisis de casos o incidencias.
• Preparar datasets simples para auditorías o revisiones internas.

Requisitos

• Experiencia sólida en análisis de datos o roles de data analytics / data science con enfoque de negocio.
• Dominio de SQL avanzado.
• Conocimientos de herramientas de visualización de datos (Quicksight, Power BI, Tableau).
• Conocimientos/experiencia con Python, R u otro lenguaje de programación para explotación de datos y machine learning.
• Experiencia previa en sectores regulados (fintech, bancos, etc.).
• Conocimiento general de normativas aplicables (por ej. AML, KYC, GDPR, SOX, UIF, CNV, BCRA, BCU, etc. según país).