Senior Data Analyst Anti-Abuse — Remoto - Global — 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 Anti-Abuse. En este rol de alto impacto, analizarás conjuntos de datos a gran escala para detectar y mitigar fraudes y abusos en la plataforma. Trabajarás en un entorno dinámico y acelerado, colaborando con equipos de Ingeniería y Políticas para transformar insights en acciones concretas que protejan la integridad de la plataforma.

Requisitos clave:

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

Beneficios mencionados:

• Trabajo con propósito: protección de la integridad de la plataforma
• Alto impacto en un entorno de ritmo rápido
• Colaboración con equipos multidisciplinarios

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es una oportunidad única para crecer profesionalmente en un campo crítico y en demanda. Aprenderás a analizar datos complejos en tiempo real, desarrollarás habilidades técnicas avanzadas en SQL y Python, y trabajarás en proyectos significativos que protegen a millones de usuarios. La empresa, impulsada por IA, te expondrá a tecnologías de vanguardia y te permitirá impactar directamente en la seguridad digital. Si buscas un rol donde tu trabajo marca la diferencia, este es el lugar ideal.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Técnicas: SQL avanzado, Python para análisis, experiencia con data warehouses (BigQuery, Snowflake, Redshift), herramientas de BI (Hex, Tableau, Looker)
• Soft skills: Pensamiento analítico, comunicación efectiva para colaborar con equipos de ingeniería y políticas, capacidad para trabajar en entornos acelerados

Tips prácticos para este puesto

• Prepara tu portafolio: Incluye ejemplos de proyectos de detección de fraudes o análisis de datos a gran escala, destacando el uso de SQL y Python.
• Practica casos de estudio: Enfócate en escenarios de anti-abuse, como identificar patrones de fraude en datasets simulados.
• Investiga la industria: Familiarízate con tendencias en trust & safety y AI-driven security para destacar en entrevistas.

Recursos recomendados

• Tools: BigQuery, Snowflake, Redshift, Hex, Tableau, Looker, Python (pandas, numpy)
• Documentación: Guías de SQL avanzado, tutoriales de Python para análisis de datos, documentación de BI tools
• Influencers: Seguir expertos en LinkedIn especializados en data analysis y anti-abuse
• Cursos: Cursos en línea sobre detección de fraudes, análisis de datos con Python, y certificaciones en herramientas de BI

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe un proyecto donde hayas detectado fraude o abuso usando datos." Tip: Enfócate en tu metodología, herramientas usadas (SQL, Python), y el impacto de tus hallazgos.
• Pregunta 2: "¿Cómo priorizarías señales de abuso en un dataset grande?" Tip: Menciona técnicas como análisis de anomalías, clustering, y colaboración con equipos de políticas para validar hipótesis.
• Pregunta 3: "¿Cómo comunicarías insights complejos a un equipo no técnico?" Tip: Destaca el uso de dashboards en BI tools y storytelling con datos para hacer la información accesible.

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 - $7,000 |

*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 claridad en los procesos de colaboración con ingeniería y políticas. Qué preguntar: "¿Cómo se estructuran los flujos de trabajo entre data analysis, engineering y policy teams?"
• Bandera roja 2: Expectativas poco realistas sobre el manejo de datos a gran escala sin herramientas adecuadas. Qué investigar: Revisar si la empresa tiene infraestructura robusta (data warehouses, BI tools) antes de aceptar.
• Bandera roja 3: Alta rotación en el equipo de anti-abuse. Señal de advertencia: Preguntar sobre la estabilidad del equipo y retención de talento en entrevistas.