Fraud Data Analyst
Incognia · Brasil
A vaga é em Brasil.
A vaga não divulga o salário.
Publicada por Incognia e vigente desde 23 de outubro de 2026.
Descrição da vaga
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Sobre a Incognia:
A Incognia é uma empresa global de tecnologia especializada em identidade mobile e prevenção a fraudes, com atuação em mais de 20 países e tecnologia presente em mais de 1 bilhão de dispositivos. Com raízes em pesquisa de computação ubíqua, desenvolvemos soluções de identidade digital que combinam inteligência de localização, sinais de dispositivo e análise comportamental para verificar usuários, avaliar riscos e prevenir fraudes em tempo real.
Nossa tecnologia permite que bancos, fintechs, plataformas de delivery, marketplaces e empresas da economia compartilhada protejam suas operações e receitas, reduzam perdas com fraudes e ofereçam experiências digitais seguras e sem fricção. Com uma abordagem privacy-by-design , ajudamos empresas a fortalecer a confiança nas interações digitais sem comprometer a experiência dos usuários legítimos.
Para mais informações, visite nosso site .
Sobre a oportunidade
A equipe de Data Analytics da Incognia tem um papel estratégico na geração de valor para os clientes e na evolução das soluções da empresa. Atuando na interseção entre dados, produto e negócio, o time transforma grandes volumes de informações em análises e recomendações que apoiam decisões estratégicas e impulsionam resultados.
O trabalho da equipe acompanha diferentes etapas da jornada dos clientes: desde a demonstração do valor das soluções da Incognia em processos comerciais até a identificação de oportunidades para otimizar resultados, ampliar o uso das soluções e orientar melhorias de produto. As análises também contribuem para compreender padrões de fraude, comportamento de usuários e a performance das soluções em diferentes contextos.
Para isso, o time trabalha em estreita colaboração com áreas como Product, Engineering, Customer Success e Sales, conectando desafios de negócio a investigações analíticas e oportunidades de melhoria. É uma área com forte exposição ao negócio, autonomia para explorar problemas complexos e impacto direto em decisões que influenciam o crescimento da empresa, a retenção de clientes e a evolução do produto.
Buscamos uma pessoa analítica, curiosa e com excelente capacidade de comunicação, que goste de investigar problemas, explorar grandes volumes de dados e transformar descobertas em recomendações claras e acionáveis.
Valorizamos a autonomia, a proatividade e a colaboração em um ambiente de trabalho 100% remoto , com pessoas trabalhando de diferentes lugares do Brasil e do mundo.
Dia a dia da posição
Extrair, manipular e analisar dados complexos;
Realizar análises exploratórias e estatísticas para descobrir padrões, tendências e insights relevantes;
Gerar insights e construir relatórios claros e concisos por meio de dados entendendo a característica dos nossos clientes, comunicando de forma assertiva os resultados das análises;
Informar, interagir e se relacionar com as áreas de negócios da empresa para supri-los de informações e fornecer soluções eficazes;
Participar de reuniões com clientes internos e externos;
Identificar oportunidades de melhoria de processos internos e sugerir alternativas para otimização de resultados.
Requisitos
Formação em áreas quantitativas, como Estatística, Ciência da Computação, Engenharia, Matemática, Economia ou correlatas;
Experiência com análise exploratória de dados (EDA), incluindo investigação de padrões, identificação de anomalias, validação de hipóteses e geração de insights;
Conhecimento em SQL para consulta, manipulação e análise de grandes volumes de dados;
Experiência profissional com análise de dados e prevenção a fraudes no setor financeiro, preferencialmente em contextos como fraudes transacionais, pagamentos, cartões, crédito ou c
Perguntas frequentes
A vaga de Fraud Data Analyst é remota?
A vaga não diz que seja remota.
Quanto paga?
A vaga não divulga o salário.
Onde esta vaga foi publicada?
Em Greenhouse. O DameTrabajo a encontrou ali e leva você para se candidatar na vaga original.
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