Auf einen Blick
Analytiker entwickelt und überwacht Betrugserkennung-Algorithmen in Enovas Fraud Prevention Team. Die Rolle bietet einen iterativen Loop zwischen Modellerstellung, Fraud Operations Feedback und kontinuierlicher Verbesserung der Erkennungsmuster.
💰 $63.000–95.000/Jahr
📊 Junior
🕒 Vollzeit
🌍 Hybrid
🗺️ Americas
- Bachelor in quantitativem Feld (Statistik, Mathematik, Informatik)
- Python und SQL Programmierkenntnisse
- Machine Learning und statistische Grundlagen
- Analytische Denkweise und Problemlösungsfähigkeiten
Python
SQL
Machine Learning
Data Analysis
Predictive Modeling
Angegeben: $63.000–95.000/Jahr · Marktschätzung: ~$65.000–90.000/Jahr.
✅ Geeignet für
- Absolventinnen mit quantitativem Hintergrund einsteigen in Fintech
- Datenprofessionals, die Modellierungsfähigkeiten ausbauen möchten
- Karrierewechsler aus wissenschaftlichen oder statistischen Feldern
🚫 Weniger geeignet
- Frontend/Backend-Entwickler ohne Datenanalytik-Interesse
- Kandidaten ohne Programmiererfahrung
- Reine Softwareentwickler ohne analytischen Fokus
💡 Gut zu wissen
- Vorkenntnisse in Betrugsbekämpfung nicht erforderlich, aber aktives Interesse wird erwartet
- Hybrid-Modell bedeutet Präsenztage Di-Do in Chicago erforderlich
- Iterative Feedback-Schleifen mit Fraud Operations Team sind zentral für den Erfolg
- Zwei Karrierelijnen möglich (Analyst I bis II) mit unterschiedlichen Gehaltsspannen
Über das Unternehmen
Enova ist ein globales Fintech-Unternehmen mit über 100 quantitativen Fachleuten in der Analytik-Abteilung. Das Unternehmen verfolgt eine datengesteuerte Unternehmenskultur und konzentriert sich auf sichere und zuverlässige Kreditvergabe.
Deine Aufgaben
- Entwicklung, Bereitstellung und Überwachung von Betrugserkennung- und Pattern-Recognition-Algorithmen
- Python-Programmierung für Datenanalyse und prädiktive Modellierung
- SQL-Abfragen für große, komplexe Datensätze
- Enge Zusammenarbeit mit dem Fraud Operations Team durch den gesamten Erkennungsprozess
- Ad-hoc-Analyse zur Erkennung neuer Betrugstrends und Empfehlungen für Strategien
- Kommunikation von Erkenntnissen an funktionsübergreifende Partner
- Unterstützung bei der Verbesserung von Underwriting- und Verifizierungsprozessen
Deine Voraussetzungen
- Bachelor-Abschluss in quantitativem Bereich (Statistik, Mathematik, Wirtschaft, Informatik oder ähnlich)
- Solide Programmierkenntnisse in Python demonstriert durch praktische Erfahrung
- Kenntnisse relationaler Datenbanken (SQL)
- Grundkenntnisse statistischer Methoden und Machine Learning
- Erfahrung mit KI-Tools zur Verbesserung der Arbeitsweise
- Starke Problemlösungsfähigkeiten und analytische Denkweise
Benefits
- Hybrid-Arbeitsmodell (Dienstag-Donnerstag vor Ort, Montag und Freitag remote)
- Krankenversicherung, Zahnversicherung und Augenheilkunde inklusive Mental-Health-Benefits
- 401(k) Matching mit Roth-Option
- PTO und Trainingsmöglichkeiten
