DESCRIPCIóN
Dirigir la estrategia integral de prevención de fraude de la compañía, con foco prioritario en la operación de servicios financieros (crédito al consumo, tarjetas y medios de pago) y como complemento en los canales de retail (e-commerce, devoluciones y punto de venta). El rol es proactivo, de base analítica y con visión consultiva ante el Comité de Riesgos: equilibra la pérdida por fraude, la fricción al cliente y el costo operativo, y lidera un equipo multidisciplinario de analistas, científicos de datos e investigadores.
RESPONSABILIDADES PRINCIPALES
Estrategia y gobierno
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Definir y ejecutar la estrategia antifraude con foco en servicios financieros.
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Establecer el apetito de riesgo de fraude y reportar indicadores y casos materiales al Comité de Riesgos.
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Construir el caso de inversión (build vs. buy) de plataformas y modelos, con retorno medido en pérdida evitada.
Detección, modelos y reglas
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Dirigir el ciclo de vida de los modelos de detección (supervisados y no supervisados) y del motor de reglas: diseño, validación, despliegue, monitoreo y reentrenamiento.
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Gobernar el balance precisión/recall, gestionando la tasa de falsos positivos y la fricción al cliente legítimo frente a la pérdida evitada.
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Implementar análisis de redes/grafos para detectar anillos de fraude y fraude de primera parte.
Operación e investigación
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Liderar el monitoreo, la cola de alertas y la investigación de casos con SLA definidos.
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Coordinar la respuesta a incidentes de fraudes.
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Definir la operación de procesos operativos y detección de puntos de ataque.
Regulatorio, cumplimiento y cultura
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Asegurar el cumplimiento de la normativa aplicable (CNBV, Condusef, PLD/LFPIORPI, PCI-DSS, protección de datos) en coordinación con Cumplimiento y Legal.
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Desarrollar al equipo y permear cultura antifraude en producto y operación.
REQUISITOS
REQUISITOS (OBLIGATORIOS)
Experiencia
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10+ años en prevención de fraude y/o riesgo en retail o banca.
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Al menos 6 a 7 de esos años en fraude de banca, fintech, pagos el brazo financiero de un retail.
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5+ años dirigiendo equipos multidisciplinarios.
Conocimiento técnico de sistemas
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Experiencia operando al menos una plataforma antifraude de mercado: SAS Fraud Management, FICO Falcon, NICE Actimize, Feedzai, Featurespace, Forter, Sift, Kount o equivalentes.
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Conocimiento de redes de tarjetas y mensajería (p. ej. ISO 8583), 3-D Secure 2 / SCA, tokenización, SPEI/transferencias y el flujo de autorización de extremo a extremo.
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Lectura y consulta de datos (SQL), comprensión de data warehouses/lakes e ingeniería de variables. Deseable familiaridad conceptual con Python o R.
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Entendimiento de despliegue y monitoreo de modelos en producción (drift, esquemas champion/challenger).
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Device fingerprinting, biometría conductual y verificación de identidad (KYC).
Detección de patrones y analítica
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Interpretar una matriz de confusión y explicar el balance entre falsos positivos, fricción al cliente y pérdida evitada.
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Distinguir detección de anomalías y modelos supervisados/no supervisados, y cuándo aplica cada uno.
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Uso de link análisis / grafos para descubrir anillos de fraude.
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Backtesting, A/B de reglas y medición de lift de modelos.
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Aprovechamiento de fuentes y herramientas externas: bureaus de crédito, consorcios de datos de fraude, listas y señales de terceros e inteligencia de amenazas.
Conocimiento en servicios financieros
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Dominio de las tipologías de fraude del negocio financiero: transaccional de tarjetas (presente y no presente), toma de control de cuenta, fraude de originación de crédito, contracargos, …
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Interfaz con PLD/AML y KYC y marco regulatorio aplicable.
Competencias de liderazgo
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Traducir el riesgo técnico a lenguaje de negocio y de comité.
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Gestionar equipos multidisciplinarios y stakeholders en tensión (negocio vs. riesgo).
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Criterio bajo presión y postura ética firme.
REQUISITOS DESEABLES
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Experiencia previa en retail con servicios financieros integrados (modelo análogo al de la compañía).
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Haber construido una función antifraude desde etapas tempranas, no solo operado una madura.
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Exposición a fraude en canales emergentes: pagos en tiempo real, wallets, BNPL.
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Formación cuantitativa (estadística, ingeniería, economía o ciencia de datos) o equivalente demostrable.
