In sintesi
- Mansioni: Progetta strategie di difesa in tempo reale per proteggere i pagamenti digitali.
- Azienda: Azienda innovativa nel settore dei pagamenti con un ambiente collaborativo.
- Benefit: Assicurazione sanitaria, piano stock option, supporto per il trasferimento e PTO illimitato.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con opportunità di crescita professionale e lavoro ibrido.
- Perché questo lavoro: Fai la differenza nella sicurezza dei pagamenti e lavora con tecnologie all'avanguardia.
- Qualifiche: 3-7 anni di esperienza in rischio, pagamenti o credito; competenze in SQL e Python.
La retribuzione prevista è compresa tra 63000 - 77000 € per anno.
Overview
Relocation to Luxembourg is required.
As Fraud Data Analyst, you will design real-time defense strategies to secure digital payments.
You’ll work with cross-functional teams to optimize a real-time decisioning stack, integrating ML scores with velocity features for millisecond decisions.
You will translate fraud patterns into high-performing rules and mitigate emerging schemes while keeping the user experience frictionless.
This role offers ownership, rapid iteration, and a clear impact on risk posture and business growth.
- Retribuzione / Benefits
- Health insurance for you and family
- Stock Option Plan
- Relocation support
- Unlimited PTO
- Hybrid working policy
- Language courses
- Responsabilità
- Design and deploy real-time decisioning logic for millisecond fraud decisions
- Develop precision rules to balance false positives and fraud loss
- Investigate and mitigate payment fraud schemes (ATO, social engineering)
- Collaborate with Product and Engineering to define analytical requirements and data signals
- Operationalize ML model scores with heuristic rules in production
- Assess and reduce friction in security measures to preserve user experience
- Provide data-driven performance reporting to senior leadership to evolve risk appetite
- Requisiti fondamentali
- 3-7 years of professional experience in risk, payments, or credit
- teamwork
- curiosity
- ownership
- SQL
- Python
- real-time decisioning
Fraud Data Analyst - Luxembourg datore di lavoro: Satispay
Satispay è un datore di lavoro eccezionale, che offre un ambiente di lavoro stimolante e inclusivo, dove ogni dipendente ha l'opportunità di crescere professionalmente. Con benefit come assicurazione sanitaria, programmi di formazione e flessibilità lavorativa, i nostri collaboratori possono dare il massimo sia in ufficio che nella vita privata. Unisciti a noi per contribuire a costruire la piattaforma finanziaria più amata al mondo, in un contesto che valorizza la diversità e l'innovazione.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Fraud Data Analyst - Luxembourg
✨Sfrutta i Meetups di Data Science
Partecipare a meetups e conferenze di data science è un must! Questi eventi sono un ottimo modo per connettersi con esperti del settore e altre persone in cerca di lavoro. Non vergognarti di farti avanti e parlare con i relatori: potrebbe aprirti porte inaspettate.
✨Progetti Open Source per Farsi Notare
Contribuire a progetti open source è una fantastica opportunità per mostrare le tue competenze pratiche. Non solo aiuta a costruire il tuo portfolio, ma ti consente anche di lavorare con tecnologie che potrebbero essere ricercate dalla tua futura azienda. Cerca progetti su GitHub legati a data science e mettiti in gioco!
✨Unisciti a Comunità Online
Entrare a far parte di comunità online come Kaggle o forum di data science può essere un grande vantaggio. Non solo puoi partecipare a competizioni e migliorare le tue abilità, ma puoi anche costruire una rete con altri professionisti del settore. Queste connessioni possono rivelarsi preziose quando cerchi un lavoro a tempo pieno.
✨Candidati Direttamente su Satispay
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Satispay! Spesso le aziende preferiscono ricevere applicazioni tramite il loro portale, quindi assicurati di seguire le istruzioni specifiche. Un’applicazione diretta può darti un vantaggio rispetto a chi usa canali più generali.
Pensiamo che ti servano queste competenze per eccellere come Fraud Data Analyst - Luxembourg
Alcuni consigli per la tua candidatura 🫡
Evidenzia le tue competenze tecniche:Nel campo della data science, è fondamentale mostrare le tue competenze tecniche. Assicurati di includere nel tuo CV le lingue di programmazione che conosci, come Python o R, e i tool che hai utilizzato, come TensorFlow o scikit-learn. Non dimenticare di far vedere i tuoi progetti o le tue analisi precedenti, magari con link a GitHub o portafogli di lavoro!
Scrivi una lettera motivazionale convincente:Per un ruolo full-time in data science, la lettera motivazionale è la tua occasione per far trasparire la tua passione per i dati e la tua voglia di contribuire al lavoro di Satispay. Spiega perché sei interessato a questo specifico ruolo e come le tue esperienze passate ti rendono il candidato ideale. Non essere timido: condividi le tue ambizioni e la tua visione per il futuro!
Includi risultati quantificabili:Quando parli delle tue esperienze lavorative precedenti, cerca di includere risultati quantificabili che dimostrino il tuo impatto. Ad esempio, puoi dire che hai aumentato l'efficienza di un'analisi del 20% o che hai contribuito a un progetto che ha portato a un aumento del fatturato del 15%. Metriche del genere catturano sempre l'attenzione dei recruiter!
Mostra il tuo approccio alla risoluzione dei problemi:La data science è tutta una questione di risolvere problemi complessi. Utilizza il tuo CV e la tua lettera motivazionale per descrivere come hai affrontato sfide specifiche in progetti precedenti. Ti consigliamo di includere un breve case study o un esempio pratico dei tuoi risultati per davvero colpire i selezionatori di Satispay. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Satispay
✨Brilla con il tuo Portafoglio
Porta con te un portfolio che mostri i tuoi progetti di data science. Includi studi di caso dettagliati e le tecniche che hai utilizzato, come l'analisi dei dati, il machine learning o la visualizzazione. In questo modo possiamo dimostrare concretamente il nostro problema-solving e le nostre competenze tecniche, che sono fondamentali in questo campo!
✨Preparati a Domande Tecniche
Aspettati domande tecniche in merito a statistica, machine learning e linguaggi di programmazione come Python o R. Potrebbero chiederti di spiegare modelli specifici o di analizzare un dataset sul momento. Rinfreschiamo insieme le nozioni di base e prepariamoci a dimostrare le nostre competenze pratiche.
✨Mostra la tua Curiosità
Le aziende cercano candidati che mostrino voglia di apprendere e crescita professionale. Durante l'intervista, parliamo delle tendenze attuali nel settore e dimostriamo il nostro interesse per l'innovazione nel campo della data science. Questo non solo ci farà apparire proattivi, ma metterà anche in evidenza la nostra motivazione.
✨Comunica Chiaramente i Tuoi Risultati
Essere bravi con i dati è fondamentale, ma sapere come comunicarli è altrettanto importante. Durante l'intervista, cerca di essere chiaro e conciso mentre parli dei tuoi risultati. Usa esempi specifici per dimostrare come le tue analisi abbiano avuto un impatto positivo in progetti passati. In questo modo possiamo evidenziare le nostre capacità comunicative, fondamentali per un ruolo a tempo pieno.
