5 publicaciones de empleo destacadas de analista cuantitativo de riesgos de mercado en mexico (¡Están contratando!)

Director de Fraudes
Acute Talent —Ciudad de México, CDMX
- $100,000 a $120,000 por mes
- Tiempo completo
- Investigación
- SQL
- Servicios financieros
Postulación rápida
14d
Analista de Mercado
PROTECCIONES, BENEFICIOS Y ASISTENCIAS SA DE CV —León, Gto.
- $18,500 a $19,500 por mes
- Tiempo completo
- Ingeniería
- Investigación
- Licenciatura
Postulación rápida
Analista de Microbiología
Merieux NutriSciences —Guadalajara, Jal.
- Microsoft Office
- Capacidad analítica
- Oportunidades de crecimiento
12d
Commercial Planning Manager
Campari Group —Ciudad de México, CDMX
- Tiempo completo
- Microsoft Powerpoint
- Microsoft Excel
- ERP systems
- Plan de adquisición de acciones empresariales
Analista Financiero
Corporativo Sorsad —Boca del Río, Ver.
- Tiempo completo
- Microsoft Excel
- Finanzas
- Maestría
Postulación rápida
2d

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COPACHISA —Colonia Lomas de Chapultepec, CDMX
2 a 5 años en compras o adquisiciones dentro del sector construcción. Analizar tendencias de precios y comportamiento del mercado.
$28,000 a $30,000 por mes
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Director de Fraudes

Acute Talent
Ciudad de México, CDMX

Postulación rápida

Información del empleo

Tiempo completo
$100,000 a $120,000 por mes
Hace 14 días

Cualificaciones

Economía
SAS
Prevención de lavado de dinero
Investigación
SQL
Respuesta a incidentes
Servicios financieros
Detección y prevención de fraude
Gestión de venta al por menor
Liderazgo
Python
Ciencia de los datos

Descripción completa del empleo

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

Definir y ejecutar la estrategia antifraude con foco en servicios financieros.
Establecer el apetito de riesgo de fraude y reportar indicadores y casos materiales al Comité de Riesgos.
Construir el caso de inversión (build vs. buy) de plataformas y modelos, con retorno medido en pérdida evitada.

Detección, modelos y reglas

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.
Gobernar el balance precisión/recall, gestionando la tasa de falsos positivos y la fricción al cliente legítimo frente a la pérdida evitada.
Implementar análisis de redes/grafos para detectar anillos de fraude y fraude de primera parte.

Operación e investigación

Liderar el monitoreo, la cola de alertas y la investigación de casos con SLA definidos.
Coordinar la respuesta a incidentes de fraudes.
Definir la operación de procesos operativos y detección de puntos de ataque.

Regulatorio, cumplimiento y cultura

Asegurar el cumplimiento de la normativa aplicable (CNBV, Condusef, PLD/LFPIORPI, PCI-DSS, protección de datos) en coordinación con Cumplimiento y Legal.
Desarrollar al equipo y permear cultura antifraude en producto y operación.

REQUISITOS

REQUISITOS (OBLIGATORIOS)

Experiencia

10+ años en prevención de fraude y/o riesgo en retail o banca.
Al menos 6 a 7 de esos años en fraude de banca, fintech, pagos o el brazo financiero de un retail.
5+ años dirigiendo equipos multidisciplinarios.

Conocimiento técnico de sistemas

Experiencia operando al menos una plataforma antifraude de mercado: SAS Fraud Management, FICO Falcon, NICE Actimize, Feedzai, Featurespace, Forter, Sift, Kount o equivalentes.
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.
Lectura y consulta de datos (SQL), comprensión de data warehouses/lakes e ingeniería de variables. Deseable familiaridad conceptual con Python o R.
Entendimiento de despliegue y monitoreo de modelos en producción (drift, esquemas champion/challenger).
Device fingerprinting, biometría conductual y verificación de identidad (KYC).

Detección de patrones y analítica

Interpretar una matriz de confusión y explicar el balance entre falsos positivos, fricción al cliente y pérdida evitada.
Distinguir detección de anomalías y modelos supervisados/no supervisados, y cuándo aplica cada uno.
Uso de link analysis / grafos para descubrir anillos de fraude.
Backtesting, A/B de reglas y medición de lift de modelos.
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

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, etc.
Interfaz con PLD/AML y KYC y marco regulatorio aplicable.

Competencias de liderazgo

Traducir el riesgo técnico a lenguaje de negocio y de comité.
Gestionar equipos multidisciplinarios y stakeholders en tensión (negocio vs. riesgo).
Criterio bajo presión y postura ética firme.

REQUISITOS DESEABLES

Experiencia previa en retail con servicios financieros integrados (modelo análogo al de la compañía).
Haber construido una función antifraude desde etapas tempranas, no solo operado una madura.
Exposición a fraude en canales emergentes: pagos en tiempo real, wallets, BNPL.
Formación cuantitativa (estadística, ingeniería, economía o ciencia de datos) o equivalente demostrable.

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