Fraud Data Analyst

Incognia; Brazil; Remote; BRL 129,000 - 173,000; Full time

Job summary

A Incognia, empresa global de identidade móvel e prevenção a fraudes, busca um analista de Data Analytics para extrair, manipular e analisar grandes volumes de dados. O time transforma informações em recomendações que guiam decisões estratégicas e impulsionam resultados.

Você trabalhará próximo de Product, Engineering, Customer Success e Sales, com autonomia para explorar problemas complexos e impacto direto no crescimento e na retenção de clientes.

Qualifications

• Formação em áreas quantitativas
• Experiência com análise exploratória de dados (EDA)
• Conhecimento em SQL para consulta e análise de grandes volumes de dados
• Experiência com análise de dados e prevenção a fraudes no setor financeiro
• Inglês intermediário para compreender informações e se comunicar em situações profissionais

Responsibilities

• Extrair, manipular e analisar dados complexos
• Realizar análises exploratórias e estatísticas para descobrir padrões e insights
• Gerar insights e construir relatórios claros por meio de dados, comunicando resultados
• Interagir com áreas de negócio para fornecer informações e soluções
• Participar de reuniões com clientes internos e externos
• Identificar oportunidades de melhoria de processos e otimizar resultados

Skills

Análise de dados

SQL

Fraude financeira

Inglês intermediário

Education

Curso/Graduação em áreas quantitativas

Job description

Sobre a Incognia:

A Incognia é uma empresa global de tecnologia especializada em identidade mobile e prevenção a fraudes, com atuação em mais de 20 países e tecnologia presente em mais de 1 bilhão de dispositivos. Com raízes em pesquisa de computação ubíqua, desenvolvemos soluções de identidade digital que combinam inteligência de localização, sinais de dispositivo e análise comportamental para verificar usuários, avaliar riscos e prevenir fraudes em tempo real.

Sobre a Incognia:

A Incognia é uma empresa global de tecnologia especializada em identidade mobile e prevenção a fraudes, com atuação em mais de 20 países e tecnologia presente em mais de 1 bilhão de dispositivos. Com raízes em pesquisa de computação ubíqua, desenvolvemos soluções de identidade digital que combinam inteligência de localização, sinais de dispositivo e análise comportamental para verificar usuários, avaliar riscos e prevenir fraudes em tempo real.

Nossa tecnologia permite que bancos, fintechs, plataformas de delivery, marketplaces e empresas da economia compartilhada protejam suas operações e receitas, reduzam perdas com fraudes e ofereçam experiências digitais seguras e sem fricção. Com uma abordagem privacy-by-design, ajudamos empresas a fortalecer a confiança nas interações digitais sem comprometer a experiência dos usuários legítimos.

Para mais informações, visite nosso site.

Sobre a oportunidade

A equipe de Data Analytics da Incognia tem um papel estratégico na geração de valor para os clientes e na evolução das soluções da empresa. Atuando na interseção entre dados, produto e negócio, o time transforma grandes volumes de informações em análises e recomendações que apoiam decisões estratégicas e impulsionam resultados.

O trabalho da equipe acompanha diferentes etapas da jornada dos clientes: desde a demonstração do valor das soluções da Incognia em processos comerciais até a identificação de oportunidades para otimizar resultados, ampliar o uso das soluções e orientar melhorias de produto. As análises também contribuem para compreender padrões de fraude, comportamento de usuários e a performance das soluções em diferentes contextos.

Para isso, o time trabalha em estreita colaboração com áreas como Product, Engineering, Customer Success e Sales, conectando desafios de negócio a investigações analíticas e oportunidades de melhoria. É uma área com forte exposição ao negócio, autonomia para explorar problemas complexos e impacto direto em decisões que influenciam o crescimento da empresa, a retenção de clientes e a evolução do produto.

Buscamos uma pessoa analítica, curiosa e com excelente capacidade de comunicação, que goste de investigar problemas, explorar grandes volumes de dados e transformar descobertas em recomendações claras e acionáveis.

Valorizamos a autonomia, a proatividade e a colaboração em um ambiente de trabalho 100% remoto, com pessoas trabalhando de diferentes lugares do Brasil e do mundo.

Dia a dia da posição

• Extrair, manipular e analisar dados complexos;
• Realizar análises exploratórias e estatísticas para descobrir padrões, tendências e insights relevantes;
• Gerar insights e construir relatórios claros e concisos por meio de dados entendendo a característica dos nossos clientes, comunicando de forma assertiva os resultados das análises;
• Informar, interagir e se relacionar com as áreas de negócios da empresa para supri-los de informações e fornecer soluções eficazes;
• Participar de reuniões com clientes internos e externos;
• Identificar oportunidades de melhoria de processos internos e sugerir alternativas para otimização de resultados.

Requisitos

• Formação em áreas quantitativas, como Estatística, Ciência da Computação, Engenharia, Matemática, Economia ou correlatas;
• Experiência com análise exploratória de dados (EDA), incluindo investigação de padrões, identificação de anomalias, validação de hipóteses e geração de insights;
• Conhecimento em SQL para consulta, manipulação e análise de grandes volumes de dados;
• Experiência profissional com análise de dados e prevenção a fraudes no setor financeiro, preferencialmente em contextos como fraudes transacionais, pagamentos, cartões, crédito ou chargebacks;
• Inglês intermediário, com capacidade de compreender informações e se comunicar em situações profissionais.

Diferenciais

• Experiência apresentando análises para clientes ou stakeholders executivos;
• Espanhol avançado (capacidade de se comunicar de forma escrita e verbal em ambiente profissional);

Remuneração e benefícios:

• Remuneração CLT entre R$11,592.61 a R$15,481.57;
• Confira nossos benefícios em nosso e-book.

Etapas do processo:

• People Interview;
• Manager Interview;
• Living Code;
• Technical Case;
• FIt cultural;
• Offer.