Dirigir la estrategia integral de prevención de fraude de la compañía, con foco prioritario en la operación de servicios financieros (crédito al consumo, tarjetas y medios de pago) y como complemento en los canales de retail (e-commerce, devoluciones y punto de venta). El rol es proactivo, de base analítica y con visión consultiva ante el Comité de Riesgos: equilibra la pérdida por fraude, la fricción al cliente y el costo operativo, y lidera un equipo multidisciplinario de analistas, científicos de datos e investigadores.

RESPONSABILIDADES PRINCIPALES

Estrategia y gobierno

• Definir y ejecutar la estrategia antifraude con foco en servicios financieros.
• Establecer el apetito de riesgo de fraude y reportar indicadores y casos materiales al Comité de Riesgos.
• Construir el caso de inversión (build vs. buy) de plataformas y modelos, con retorno medido en pérdida evitada.

Detección, modelos y reglas

• Dirigir el ciclo de vida de los modelos de detección (supervisados y no supervisados) y del motor de reglas: diseño, validación, despliegue, monitoreo y reentrenamiento.
• Gobernar el balance precisión/recall, gestionando la tasa de falsos positivos y la fricción al cliente legítimo frente a la pérdida evitada.
• Implementar análisis de redes/grafos para detectar anillos de fraude y fraude de primera parte.

Operación e investigación

• Liderar el monitoreo, la cola de alertas y la investigación de casos con SLA definidos.
• Coordinar la respuesta a incidentes de fraudes.
• Definir la operación de procesos operativos y detección de puntos de ataque.

Regulatorio, cumplimiento y cultura

• Asegurar el cumplimiento de la normativa aplicable (CNBV, Condusef, PLD/LFPIORPI, PCI-DSS, protección de datos) en coordinación con Cumplimiento y Legal.
• Desarrollar al equipo y permear cultura antifraude en producto y operación.

REQUISITOS (OBLIGATORIOS)

Experiencia

• 10+ años en prevención de fraude y/o riesgo en retail o banca.
• Al menos 6 a 7 de esos años en fraude de banca, fintech, pagos o el brazo financiero de un retail.
• 5+ años dirigiendo equipos multidisciplinarios.

Conocimiento técnico de sistemas

• Experiencia operando al menos una plataforma antifraude de mercado: SAS Fraud Management, FICO Falcon, NICE Actimize, Feedzai, Featurespace, Forter, Sift, Kount o equivalentes.
• Conocimiento de redes de tarjetas y mensajería (p. ej., ISO 8583), 3-D Secure 2 / SCA, tokenización, SPEI/transferencias y el flujo de autorización de extremo a extremo.
• Lectura y consulta de datos (SQL), comprensión de data warehouses/lakes e ingeniería de variables. Deseable familiaridad conceptual con Python o R.
• Entendimiento de despliegue y monitoreo de modelos en producción (drift, esquemas champion/challenger).
• Device fingerprinting, biometría conductual y verificación de identidad (KYC).

Detección de patrones y analítica

• Interpretar una matriz de confusión y explicar el balance entre falsos positivos, fricción al cliente y pérdida evitada.
• Distinguir detección de anomalías y modelos supervisados/no supervisados, y cuándo aplica cada uno.
• Uso de link analysis / grafos para descubrir anillos de fraude.
• Backtesting, A/B de reglas y medición de lift de modelos.
• Aprovechamiento de fuentes y herramientas externas: bureaus de crédito, consorcios de datos de fraude, listas y señales de terceros e inteligencia de amenazas.

Conocimiento en servicios financieros

• Dominio de las tipologías de fraude del negocio financiero: transaccional de tarjetas (presente y no presente), toma de control de cuenta, fraude de originación de crédito, contracargos, etc.
• Interfaz con PLD/AML y KYC y marco regulatorio aplicable.

Competencias de liderazgo

• Traducir el riesgo técnico a lenguaje de negocio y de comité.
• Gestionar equipos multidisciplinarios y stakeholders en tensión (negocio vs. riesgo).
• Criterio bajo presión y postura ética firme.

REQUISITOS DESEABLES

• Experiencia previa en retail con servicios financieros integrados (modelo análogo al de la compañía).
• Haber construido una función antifraude desde etapas tempranas, no solo operado una madura.
• Exposición a fraude en canales emergentes: pagos en tiempo real, wallets, BNPL.
• Formación cuantitativa (estadística, ingeniería, economía o ciencia de datos) o equivalente demostrable.