Chez Wave, nous aidons les petites entreprises à prospérer, en renforçant le cœur de nos communautés. Nous travaillons dans un environnement dynamique, riche de créativité et d’inspiration. Partout où vous vous trouvez, et quelle que soit la façon dont vous menez votre travail, vous aurez tout ce dont vous avez besoin pour réussir et rester connecté(e). Chez Wave, la vraie réussite consiste à faire preuve d’audace, à apprendre rapidement et à partager généreusement vos connaissances.

Le poste d’Analyste de données — Risque est chargé(e) de l’analyse et de la production de rapports qui soutiennent notre équipe Fraud & Risk Operations ainsi que d’autres partenaires au sein de Wave. Dans ce rôle, vous utiliserez des données liées au risque pour produire des rapports, des analyses et des insights qui orientent la prise de décision pour Fraud & Risk Operations, tout en formulant des recommandations pour soutenir les lignes d’activité de Wave.

Voici comment vous aurez un impact :
– Produire des analyses et des rapports pour suivre les tendances et les schémas d’activité pour Fraud & Risk Operations.
– Concevoir et mettre en œuvre des règles de surveillance du risque, en partenariat avec le Risk Leadership, afin de détecter et prévenir la fraude marchande, le risque de crédit et le risque de conformité.
– Collaborer avec des parties prenantes au sein de Fraud & Risk, Financial Service Operations, Customer Success et Product pour comprendre leurs besoins et objectifs, identifier des opportunités d’analyse et développer des outils pour la prise de décision stratégique.
– Mener des améliorations de l’infrastructure, des processus et des procédures de gestion des risques de Wave afin de réduire les pertes et d’améliorer l’expérience client.
– Collaborer avec d’autres analystes de données et data scientists pour développer de nouveaux outils d’analyse et documenter les bonnes pratiques.
– Contribuer à la création de tableaux de bord dans Looker, définir et interpréter la performance des principaux indicateurs, et promouvoir des pratiques expérimentales au fur et à mesure que l’entreprise développe ses capacités analytiques.
– Travailler avec des ingénieurs Machine Learning pour interpréter les modèles de risque ML et partager les insights avec les parties prenantes métier.
– Extraire et transformer les données pour les parties prenantes, en garantissant l’intégrité des données en partenariat avec l’équipe Data Engineering.

Vous vous épanchez ici si vous avez :
– 2 ans d’expérience ou plus en analyse de fraude marchande et de risques, avec une expérience en fraude liée aux paiements fortement appréciée.
– Un diplôme en Mathématiques, Statistiques, Économie, Data, ou un domaine quantitatif connexe.
– De solides compétences en SQL et une expérience de travail avec de grands jeux de données complexes.
– Une connaissance de la fraude et/ou de la souscription / adjudication de crédit, idéalement dans un environnement paiements ou fintech.
– Une expérience en Services Financiers, en particulier dans les Paiements, la Paie, la Banque ou la Comptabilité.
– Une expérience dans la création de rapports et tableaux de bord avec Looker (ou des outils similaires de visualisation des données).
– La capacité à communiquer clairement des informations et des exigences complexes à différents publics, verbalement et visuellement.
– Une approche proactive et autonome, avec de fortes compétences de partenariat avec les équipes métier et ingénierie.
– Un sens des affaires permettant d’identifier et d’évaluer les indicateurs de performance clés et de formuler des recommandations qui soutiennent la prise de décision et créent de la valeur.
– Une expérience en Python pour l’analyse de données est un plus.
– Une expérience avec dbt pour transformer et déployer des modèles de données est un plus.

Salaire : 80 000 $–95 000 $ par an. La rémunération finale dépend de l’expérience, de l’expertise et de l’adéquation du poste avec votre parcours. La plupart des candidat(e)s sont recruté(e)s autour du milieu de la fourchette, avec le haut de celle-ci réservé aux profils apportant une profondeur, un impact et une autonomie immédiate exceptionnels.

Nous offrons également :
– Une structure de bonus
– Un plan d’avantages pris en charge par l’employeur
– Un compte Flex Santé & Bien-être
– Un compte pour le développement professionnel
– Des journées bien-être
– Une fermeture pour les fêtes
– Wave Days (des jours de vacances supplémentaires l’été)
– Programme Get A-Wave (travailler n’importe où dans le monde jusqu’à 90 jours)

Visitez notre site pour en savoir plus sur la vie chez Wave.

Chez Wave, nous valorisons la diversité des points de vue. Vos expériences uniques renforcent notre organisation. Nous accueillons les candidatures de tous horizons—parlons de la façon dont vous pourriez vous épanouir ici.

Wave s’engage à offrir une expérience de candidature inclusive et accessible. Si vous avez besoin d’aménagements pendant le processus de recrutement, veuillez écrire à careers@waveapps.com. Nous travaillerons avec vous pour répondre à vos besoins.

Cette annonce reflète un poste actuellement ouvert.