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

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Empresa AI-driven busca un Senior Data Analyst/Data Scientist especializado en Anti-Abuse para unirse a un equipo innovador donde tu trabajo impactará directamente la integridad de la plataforma a gran escala. Tu misión será detectar fraudes, descubrir patrones de abuso y transformar datos en insights accionables que impulsen decisiones reales.

Requisitos clave:

• SQL avanzado
• Python sólido
• Experiencia con data warehouses a gran escala
• Herramientas de BI como Tableau, Looker o Hex
• Antecedentes en fraude, trust & safety o anti-abuse

Beneficios:

• Remoto 100%
• Compensación en USD
• Entorno de alto impacto
• Colaboración con equipos de ingeniería, producto y políticas

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es una oportunidad única para trabajar en una empresa impulsada por IA donde tu análisis no solo será un reporte más, sino la base para proteger a millones de usuarios. Aprenderás a diseñar estrategias inteligentes respaldadas por datos, colaborarás con equipos multidisciplinarios y desarrollarás habilidades en fraud detection y trust & safety que son altamente valoradas en el mercado tech global.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• SQL para consultas complejas y optimización
• Python para análisis de datos y automatización
• Tableau/Looker/Hex para visualización y dashboards
• Pensamiento analítico para detectar patrones de abuso
• Comunicación efectiva para presentar insights a equipos no técnicos

Tips prácticos para este puesto

• Prepara un portafolio con casos de estudio de detección de fraudes o análisis de seguridad
• Domina las métricas clave en trust & safety como false positives, detection rates y time-to-resolution
• Practica storytelling con datos para convertir hallazgos técnicos en narrativas accionables
• Familiarízate con frameworks de anti-abuse como reglas basadas en ML y análisis de comportamiento

Recursos recomendados

• Tools: Jupyter Notebooks, Pandas, Scikit-learn, Apache Spark
• Documentación: Google's Trust & Safety Engineering Blog, OWASP Fraud Detection
• Influencers: Follow data scientists en LinkedIn especializados en fraud detection
• Cursos: "Fraud Analytics" en Coursera, "Data Science for Trust & Safety" en Udemy

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• "Describe un proyecto donde detectaste fraude o abuso" – Tip: Usa el método STAR (Situación, Tarea, Acción, Resultado) y enfócate en el impacto cuantificable.
• "¿Cómo priorizarías entre múltiples señales de abuso?" – Tip: Menciona criterios como severidad, volumen y potencial de daño, usando datos para respaldar tu decisión.
• "¿Cómo manejas falsos positivos en tus modelos?" – Tip: Explica tu proceso de tuning, validación cruzada y colaboración con equipos de políticas para ajustar umbrales.

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Junior | $2,500 - $4,000 | | Mid | $4,000 - $6,500 | | Senior | $6,500 - $9,000 |

*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.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Falta de datos históricos – Pregunta en la entrevista sobre la calidad y disponibilidad de datos para entrenar modelos, ya que sin esto, el trabajo puede ser ineficaz.
• Bandera roja 2: Expectativas poco realistas – Investiga antes si la empresa espera resultados inmediatos sin inversión en infraestructura de datos, señal de subestimación del rol.
• Bandera roja 3: Aislamiento del equipo – Señal de advertencia común en roles anti-abuse es trabajar solo sin colaboración con ingeniería o producto; pregunta sobre la dinámica del equipo para evitarlo.