Analista de Prevenção à Fraude Sênior

A Pagaleve é uma empresa do setor de “Buy Now Pay Later”. Somos uma das primeiras empresas a oferecer pagamento parcelado no PIX, sem juros, e sem a necessidade de usar cartão de crédito. Temos como objetivo oferecer aos lojistas um novo método de pagamento, para aumentar suas vendas de um jeito simples, descomplicado e ágil, mas também temos como objetivo oferecer às pessoas a oportunidade de comprar aquilo que desejam, sem se comprometerem com os altos juros do cartão de crédito. A Pagaleve foi fundada em 2021 e já conta com uma trajetória acelerada de crescimento, e conta, entre os investidores, fundos como Our Innovation Fund, da Austrália, Founder Collective, dos Estados Unidos, e Entrée Capital.

Sobre a vaga: 

Buscamos uma pessoa sênior para ser referência em antifraude na Pagaleve: dona da operação de investigação do dia a dia e com voz ativa nas decisões de política de prevenção. A Pagaleve oferece parcelamento no Pix e BNPL para milhares de lojistas. Nosso negócio é de alto volume e a decisão acontece em segundos, então a fraude muda de forma toda semana: banco pagador novo, rede de recebedores, device compartilhado, golpe de engenharia social, lojista de fachada.

Queremos alguém que já conheça esse jogo, investigue com autonomia, proponha regras e processos novos e transforme cada caso em aprendizado para o time. Você vai reportar à liderança de Riscos e trabalhar perto de Ciência de Dados, Tecnologia, Compliance, Jurídico e Comercial.

O que você vai fazer

•  Detecção e investigação
• Ser dono(a) da varredura antifraude diária: rodar e evoluir detectores sistemáticos (banco pagador, recebedor, device, CEP, loja, exposição), correlacionar alertas e levantar hipóteses novas.
• Investigar casos suspeitos e contestações (MED, devolução de Pix, “não reconheço a compra”), separando fraude de terceiro, autofraude e golpe de engenharia social.
• Conter ataques em andamento: decidir e executar bloqueios de merchant, recebedor, device, banco e CPF com causa raiz documentada.
Prevenção e política
• Propor e calibrar regras de prevenção em toda a jornada: onboarding e KYC do cliente, aprovação da compra parcelada, transação, saque/cash-out e onboarding de lojistas.
• Medir o efeito de cada regra antes e depois de publicar: fraude evitada vs. aprovação e conversão perdidas.
• Operar e manter deny lists e listas de bloqueio preventivo, junto a Compliance (KYC, PLD/FT), Jurídico e Tecnologia.
Métricas e reporte
• Acompanhar os indicadores-chave: fraude sobre TPV, perda líquida, falso positivo, taxa de bloqueio e tempo de detecção.
• Fazer o reporte semanal ao time e levar insumos e recomendações ao fórum de riscos com a liderança.
Parceiros, dados e automação
• Avaliar e acompanhar fornecedores e fontes externas: antifraude, device intelligence, biometria facial e bureaus de identidade.
• Trabalhar com Ciência de Dados no monitoramento de modelos de fraude e com Tecnologia na implantação de regras no motor de decisão.
• Documentar casos, padrões e playbooks e automatizar varreduras e reportes recorrentes.
• Ser referência técnica para analistas mais júniores, revisando investigações e repassando método.

O que buscamos

• • Experiência sólida (em geral, 4+ anos) em prevenção a fraude em pagamentos, fintech, banco digital, e-commerce ou adquirência, com investigações e regras sob sua responsabilidade.
• • SQL avançado no dia a dia: joins entre bases grandes, window functions, construção de detectores e análise de rede (quem paga para quem, quem divide device).
• • Conhecimento prático de mecânicas de fraude em pagamentos digitais: Pix, parcelamento/BNPL, fraude de crédito (conta laranja, identidade sintética, autofraude), golpes de engenharia social e conluio com lojista.
• • Familiaridade com motores de regras, scores e ferramentas de antifraude e device intelligence.
• • Capacidade de ir do estratégico (desenhar política, medir trade-off fraude × aprovação) ao operacional (investigar e agir no caso a caso no mesmo dia).
• • Comunicação clara com a liderança: transformar uma investigação em recomendação objetiva, com número e risco.
• • Mentalidade de dono(a): senso de urgência, autonomia, organização e foco em impacto no resultado.
• • Formação em Administração, Economia, Engenharias, Estatística, Ciência da Computação ou áreas relacionadas.

Diferenciais 

• Python ou R para análise e automação.

• Experiência com modelos de machine learning aplicados a fraude ou risco (monitoramento de performance, KS, drift).

• Vivência em ambientes de alto volume transacional e crescimento acelerado.

• Conhecimento de regulação: Bacen, PLD/FT, KYC, MED e disputas de Pix.

• Experiência com Snowflake, Metabase ou ferramentas similares.

• Uso de IA generativa (ex.: Claude) para automatizar investigações, varreduras e reportes.

• Ambiente de trabalho colaborativo e inovador;
• Modelo de trabalho CLT;
• Pensando no seu bem-estar e de toda sua família, oferecemos plano de saúde com cobertura 100% do titular e 75% para o primeiro dependente
• Convênio Odontológico
• Cupom de desconto mensal nas lojas que aceitam o Pix Parcelado
• Day off no mês do seu aniversário
• Vale Alimentação/Refeição (cartão Ifood Beneficios)
• Modelo flexível de trabalho, pois atuamos no modelo híbrido e temos um espaço para quem preferir trabalhar alguns dias da semana presencialmente.
• Wellhub