Auf einen Blick
Fraud Data Analyst bei Satispay in Luxemburg. 3-7 Jahre FinTech Risk-Erfahrung mit SQL/Python und Real-Time Decisioning Expertise.
💰 ~€45.000–65.000/Jahr (geschätzt)
📊 Mid-Level
🕒 Vollzeit
🌍 Hybrid
🗺️ EMEA
- 3-7 Jahre Risk/Payments/Credit
- SQL & Python Mastery
- Payment Fraud Understanding
- Real-Time Decisioning Experience
SQL
Python
Fraud Detection
Real-Time Decisioning
Machine Learning
Data Analytics
Risk Management
Pattern Recognition
Gehalt geschätzt anhand Schätzung. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- Mid-Level Data Analyst
- FinTech Fraud Analyst
🚫 Weniger geeignet
- Junior Data Analyst
- Keine SQL/Python Kenntnisse
💡 Gut zu wissen
- Luxemburg Location
- Stock Option Plan enthalten
- Private Insurance & Psychological Support
Über die Rolle
Als Fraud Data Analyst bei Satispay in Luxemburg securest du digitale Zahlungen durch sophisticated Real-Time Defense Strategies. Du designst und deployest ML-basierte Logic für Millisekunden-Decisioning.
Deine Aufgaben
Du architectest Real-Time Strategien mit ML-Scores und Velocity Features. Du developst Precision Rules mit Balance zwischen FPR und Fraud Loss. Du dekonstruierst Payment Fraud Patterns und implementierst End-to-End Mitigation. Du optimierst Decisioning Stack mit Analytics Requirements. Du calibrierst ML Models und Heuristics. Du designst Dynamic Friction für seamless UX. Du monitörst Rule Efficacy und Portfolios gesundheit mit Strategic Recommendations zu Leadership.
Anforderungen
3-7 Jahre Erfahrung in Risk, Payments oder Credit. Highly Skilled in SQL und Python für Data Analysis. Solides Understanding von Payment Fraud Dynamics. Erfahrung mit Real-Time Decisioning. Exzellente Communication Skills. Fließend Englisch. Nice to Have: Machine Learning, Data Science, PySpark, GraphQL.
