Analista de Prevenção a Fraudes SR — Motores Antifraude

Nosso time atua na linha de frente da proteção contra fraudes em três verticais: reembolso pós-pedido, parceiros/sellers e infrações. Somos um time majoritariamente técnico, com forte veia de engenharia e dados, que codifica regras diretamente nos motores de prevenção.

Trabalhamos na interseção entre negócio, fraude, dados e tecnologia. Não apenas acompanhamos indicadores — entendemos como as decisões antifraude são executadas nos motores e traduzimos problemas de fraude em lógica operacional. É um papel de alta responsabilidade.

Acreditamos que o analista de motores precisa conseguir sair de uma métrica de negócio, chegar na regra que gerou aquele comportamento, entender os dados e features que alimentaram a decisão, medir o impacto e propor ajustes seguros em produção.

• Analisar e operar regras antifraude em produção nos fluxos de merchant;
• Investigar decisões interpretando logs de execução, reasonCodes e ações executáveis, entendendo não só "por que marcou", mas "qual ação aquilo dispara";
• Avaliar o impacto de decisões como aprovação, reprovação, bloqueio, challenge, remoção de promoção ou restrição;
• Investigar falsos positivos e falsos negativos, propondo ajustes em regras, thresholds, listas e features;
• Criar, codar e monitorar regras nos motores de merchant, estruturando features e publicando fontes de dados;
• Realizar simulações para validar o comportamento das regras antes e depois de alterações; Acompanhar métricas de perda, conversão, fricção e experiência do usuário, reduzindo custo operacional e tornando regras mais perenes;
• Conduzir investigações analíticas cruzando dados transacionais e comportamentais;
• Integrar novos sinais, evoluir features e documentar o conhecimento do projeto;
• Construir automações com IA para diminuir a carga operacional do time;
• Atuar com ownership, em contexto de alta ambiguidade e alto volume, colaborando com engenharia e data science.

• SQL avançado para análise de logs, decisões, regras, impactos e métricas (Databricks);
• Capacidade de interpretar logs de execução de regras e campos;
• Entendimento de Feature Store— features, agregações, janelas e fontes de dados usadas pelas regras;
• Experiência com gestão de listas— listas de bloqueio, allowlist, step-up e comunicação entre motores;
• Familiaridade com GitLab para leitura e versionamento de regras, YAMLs, contratos e documentação técnica;
• Habilidade investigativa para cruzar dados transacionais e comportamentais e traduzir problemas de fraude em lógica executável no motor;
• Visão de dono: autonomia para ir do dado ao diagnóstico, comunicar claramente e operar com resiliência diante de alto volume e impacto financeiro;
• Capacidade de validar se uma regra está funcionando como esperado e medir impacto antes/depois de alterações em produção. Para Realçar o Sabor
• Experiência com grafos de relacionamento(Neo4j, Neptune) para investigação de redes multi-conta, dispositivos, documentos e entidades;
• Conhecimento em modelos supervisionadoseclusterização para detecção de fraude;
• Vivência com ferramentas e sinais externos como Incognia, Serasa, ClearSale e serviços de score;
• Experiência prévia com motores antifraude em produção;
• Familiaridade com desenvolvimento de automações com IA para redução de trabalho manual.

No iFood, acreditamos na força da diversidade para gerar #Inovação e atingir #Resultados incríveis, por isso, não fazemos distinção para candidatos com deficiência, gênero, orientação sexual, raça/etnia, idade, origem, constituição familiar e estética. Temos grupos compostos por foodlovers voluntários, onde falamos sobre Raça, Gênero, LGBTQI+ e PcD. Queremos ser a empresa onde pessoas escolham como lugar para se desenvolver e contribuir para a realização de sonhos, #AllTogether.

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