Senior Data Analyst Anti-Abuse — Remoto - LATAM — AI Tech - SQL, Python, BigQuery,

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Kake's Hiring está reclutando para una empresa de tecnología impulsada por IA que busca un Senior Data Analyst especializado en detección y mitigación de abuso. En este rol de alto impacto, analizarás grandes volúmenes de datos, identificarás señales de fraude/abuso, construirás dashboards y colaborarás con equipos de Ingeniería y Políticas para transformar insights en acciones concretas.

Requisitos clave:

• Experiencia sólida en SQL y data warehouses (BigQuery, Snowflake, Redshift)
• Python para análisis y scripting
• Herramientas de BI (Hex, Tableau, Looker)
• Antecedentes en detección de fraude, confianza y seguridad, o anti-abuso

Beneficios: Ambiente dinámico, trabajo significativo protegiendo la integridad de la plataforma y oportunidad de crecimiento en una empresa innovadora.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es una oportunidad única para aplicar tus habilidades analíticas en un contexto de alto impacto social y tecnológico. No solo trabajarás con datos a gran escala, sino que contribuirás directamente a proteger a usuarios y mantener la integridad de una plataforma líder en IA. Aprenderás de equipos multidisciplinarios, desarrollarás soluciones proactivas contra el abuso y crecerás en un entorno que valora la innovación y la ética en el uso de datos.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• SQL avanzado con experiencia en optimización de queries y manejo de grandes datasets
• Python para análisis estadístico, scripting y automatización
• Conocimiento en detección de patrones anómalos y técnicas de machine learning aplicadas a fraude
• Comunicación efectiva para presentar hallazgos complejos a equipos no técnicos
• Pensamiento crítico para identificar riesgos y proponer soluciones

Tips prácticos para este puesto

• Prepara ejemplos concretos de proyectos donde hayas detectado fraude o abuso usando datos
• Domina visualizaciones de datos que comuniquen claramente riesgos y tendencias
• Familiarízate con frameworks de ética en IA y regulaciones de protección de datos
• Practica storytelling con datos para influir en decisiones de políticas y engineering

Recursos recomendados

• Tools: Hex (para análisis colaborativo), dbt (para transformación de datos), Metabase (alternativa open-source)
• Librerías Python: pandas, scikit-learn, matplotlib, seaborn
• Documentación: Google's Trust & Safety guidelines, OWASP AI Security
• Influencers: Hilary Mason (data science), Cathy O'Neil (ética en algoritmos)
• Cursos: "Fraud Analytics" en Coursera, "Trust & Safety" en LinkedIn Learning

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• "Describe un caso donde identificaste un patrón de abuso usando datos. ¿Qué metodología usaste y qué impacto tuvo?" - Tip: Estructura tu respuesta con contexto, enfoque analítico, herramientas usadas y resultados medibles.
• "¿Cómo priorizarías entre múltiples señales de fraude potencial?" - Tip: Menciona criterios como impacto en usuarios, volumen de datos, criticidad del riesgo y recursos disponibles.
• "¿Cómo colaborarías con un equipo de ingeniería para implementar una solución anti-abuso?" - Tip: Destaca comunicación clara, definición de métricas de éxito y iteraciones basadas en feedback.

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Junior | $1,500 - $2,500 | | Mid | $2,500 - $4,000 | | Senior | $4,000 - $6,500 |

*Nota: Varía según país, empresa, modalidad (remoto internacional paga más) y tecnologías específicas. Empresas de USA/EU pagando en LATAM suelen ofrecer 30-50% más. Roles en anti-abuse con experiencia en IA pueden alcanzar hasta $8,000 USD mensuales en empresas top.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Falta de claridad en métricas de éxito - Pregunta en la entrevista: "¿Cómo miden el impacto del equipo anti-abuse?" para evaluar si hay objetivos definidos.
• Bandera roja 2: Sobre-enfoque en reacción vs. prevención - Investiga antes de aceptar: Revisa si la empresa tiene programas proactivos de monitoreo y políticas claras de ética en datos.
• Bandera roja 3: Alta rotación en el equipo - Señal de advertencia común: Si mencionan cambios frecuentes en liderazgo o falta de recursos, podría indicar estrés organizacional o prioridades inestables.