Analista De Prevenção À Lavagem Dinheiro Sr. (Dados)

Nascemos em 2006 para revolucionar o mercado de meios de pagamento e democratizar o acesso aos serviços financeiros.
Foi com a gente que os consumidores passaram a comprar e vender – dentro e fora da internet – de forma rápida, simples e segura.
Fizemos história lançando a 1ª maquininha de cartão sem aluguel, possibilitando as pessoas venderem mais e em qualquer lugar .
Em 2019 expandimos e criamos o nosso banco digital, reforçando a nossa crença no potencial transformador da tecnologia.
Hoje somos um dos maiores bancos digitais do país e uma das fintechs mais rentáveis do segmento , resultado do trabalho de um time de mais de 7 mil profissionais.
  Aqui no Pags, a pesquisa e a inovação fazem parte do nosso DNA.
Compartilhamos experiências com profissionais talentosos e criativos em um ambiente colaborativo, onde o aprendizado é garantido.
  Quer fazer parte dessa história?
Confira nossas vagas e #VemProPags, o banco completo.
/n Superior em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Administração, Economia ou áreas correlatas.
Experiência de pelo menos 5 anos com análise de dados, incluindo conhecimento abrangente em prevenção à lavagem de dinheiro (PLD).
Sólido conhecimento e experiência com ferramentas de análise de dados e programação, como Python, SQL e Redshift.
Conhecimento em regulamentação de PLD.
/n Amparar a equipe de Data Science para desenvolver, implementar e manter modelos de prevenção à lavagem de dinheiro.
Analisar grandes volumes de dados decorrentes para identificar novos padrões e tendências que contribuam para a melhor efetividade do monitoramento de transações atípicas.
Implementar soluções baseadas em dados, realizando a conexão entre as equipes de PLD, Engenharia de Dados da área, Cadastro, Fraudes e negócios em geral.
Monitorar a performance dos modelos e alinhar oportunidades de melhorias e ajustes com a gestão da área.
Preparar e apresentar relatórios detalhados e dashboards que comuniquem claramente insights e recomendações, bem como a produtividade da área de PLD.
Manter-se atualizado com as melhores práticas do mercado e novas tecnologias para dados e PLD.