Growth Fraud Prevention Junior Analyst

Descripción de la vacante

¿Te animas a construir el futuro de Latinoamérica? 🚀

En Rappi construimos la Super App que cambia la vida de millones de personas cada día. Somos un equipo apasionado por la velocidad, la ejecución y los resultados reales.

Aquí hacemos que las cosas pasen. Si te mueve resolver problemas de escala real, aprender en tiempo récord y ver el impacto de tus ideas en cuestión de días, este es tu lugar.

¿Te apasiona transformar datos en decisiones estratégicas? 💼

El reto

Rappi crece rápido y necesita talento excepcional. Buscamos un Growth Fraud Prevention Junior Analyst que transforme desafíos complejos en oportunidades de impacto para millones de usuarios en Lat Am.

Ejecutar tareas de Growth Fraud Prevention Junior Analyst en Rappi, aprendiendo y contribuyendo al equipo con calidad creciente y ownership sobre los resultados.

Tus desafíos

Serás un gran fit

Lo que necesitas dominar

Lo que te hace diferente

Curiosidad, ganas de aprender y la capacidad de ejecutar con calidad creciente en un entorno dinámico.

En Rappi, la diversidad nos hace más fuertes

Creemos que los equipos diversos e inclusivos construyen los mejores productos, y buscamos activamente personas de todos los géneros, edades, orígenes, religiones y orientaciones sexuales. Si quieres construir el futuro de Latinoamérica, tu lugar es aquí.

¿Te unes al equipo? En Rappi, el límite lo pones tú. Si te apasiona aprender en movimiento y construir soluciones que escalan a millones, queremos conocerte.

• DÍA A DÍA
• Análisis de datos: desarrollar análisis complejos utilizando SQL avanzado para identificar patrones de comportamiento, tendencias, anomalías y oportunidades de optimización.
• Monitoreo de fraude: monitorear indicadores de fraude, riesgo y fricción, identificando desviaciones y oportunidades de mejora.
• Optimización de estrategias: evaluar el desempeño de las reglas de prevención de fraude y proponer ajustes para reducir falsos positivos sin comprometer los controles de riesgo.
• Análisis de usuarios y transacciones: identificar perfiles de riesgo, comportamientos sospechosos y oportunidades de liberación de usuarios legítimos.
• Reporting & Dashboards: desarrollar y mantener reportes y dashboards para monitorear KPIs y facilitar la toma de decisiones.
• Inteligencia Artificial: utilizar herramientas como Chat GPT, Claude y Gemini para acelerar análisis, desarrollar queries, automatizar tareas, investigar problemas y optimizar procesos.
• Automatización: identificar oportunidades para simplificar procesos operativos y analíticos mediante SQL, IA y otras herramientas tecnológicas.
• Experimentación y seguimiento: participar en pruebas, lanzamientos y evaluaciones de nuevas estrategias de prevención de fraude, midiendo su impacto en fraude, fricción, aprobación y GMV.
• Trabajo cross-functional: colaborar con equipos de Fraud, Product, Data, Operations y Business para implementar iniciativas y acelerar la toma de decisiones.
• Documentación y mejora continua: documentar análisis, procesos, resultados y aprendizajes, promoviendo una cultura de mejora continua.
• REQUERIMIENTOS DEL PERFIL
• Experiencia: 1-2 años en análisis de datos, Fraud Prevention, Risk Management, Analytics u operaciones, preferentemente en empresas de tecnología.
• Educación: universitario completo o en etapa final de carreras cuantitativas y analíticas, preferentemente Economía, Matemáticas, Estadística, Ingenierías (Industrial, Sistemas, Informática), Ciencia de Datos, Actuaría o carreras afines.
• SQL avanzado: dominio de consultas complejas, CTEs, Window Functions, Joins, Subqueries y optimización de queries. Requisito indispensable.
• Excel / Google Sheets: nivel intermedio-avanzado, con capacidad para manipular y analizar grandes volúmenes de información.
• Herramientas de BI: experiencia con Looker, Power BI o Tableau (deseable).
• Inteligencia Artificial: experiencia práctica utilizando herramientas como Chat GPT, Claude y Gemini para análisis de datos, generación y optimización de SQL, automatización de tareas y mejora de procesos.
• Análisis de datos: capacidad para interpretar información, identificar patrones, detectar anomalías y transformar datos en recomendaciones accionables.
• Conocimiento de negocio: interés o experiencia en prevención de fraude, medios de pago, chargebacks, gestión de riesgos y e-commerce.
• Inglés: nivel básico-intermedio, con capacidad para comprender documentación técnica.
• Entorno de trabajo: experiencia en startups, fintech, marketplaces o empresas de tecnología (deseable).
• Competencias personales: pensamiento crítico, autonomía, proactividad, atención al detalle, orientación a resultados, comunicación efectiva y capacidad de aprendizaje continuo.
• SQL avanzado: dominio de consultas complejas, CTEs, Window Functions, joins, subqueries y optimización de queries para análisis de grandes volúmenes de datos.
• Excel / Google Sheets: nivel intermedio-avanzado. Manejo de bases de datos, tablas dinámicas, fórmulas y análisis de información.
• BI y visualización de datos: conocimiento de Looker, Power BI o Tableau.
• Análisis de datos: capacidad para identificar tendencias, patrones, anomalías y oportunidades de mejora.
• Fraud Prevention / Risk Management: conocimiento de fraude transaccional, prevención de pérdidas, chargebacks y gestión de riesgos (deseable).
• Métricas de negocio: conocimiento de KPIs como Fraud Rate, Chargeback Rate, Approval Rate, Rejection Rate y Friction Rate.
• Análisis estadístico: conocimientos de estadística, segmentación y análisis de comportamiento.
• Herramientas de Inteligencia Artificial: experiencia utilizando herramientas como Chat GPT, Claude y Gemini para análisis de datos, generación y optimización de SQL, automatización de tareas, investigación y resolución de problemas.
• Automatización y productividad: interés y capacidad para incorporar herramientas de IA en procesos analíticos y operativos.
• Python: conocimientos básicos o intermedios (deseable).
• Pensamiento analítico y estructurado.
• Pensamiento crítico y resolución de problemas.
• Ownership y responsabilidad.
• Orientación a resultados e impacto en el negocio.
• Atención al detalle.
• Curiosidad tecnológica y mentalidad de innovación.
• Adaptabilidad y aprendizaje continuo.
• Comunicación efectiva y capacidad para presentar insights.
• Colaboración y trabajo en equipos multidisciplinarios.