🎯 ТВОЯ ЗАДАЧА

Расследовать злоупотребления и связи между аккаунтами. Оценивать риски промоакций, превращать находки в антифрод-правила и проверять их бэктестами и эффектом в деньгах.

🧠 КОГО ИЩЕМ

2+ года в аналитике. SQL на больших таблицах и Python. Аналитик с исследовательским подходом: проверяет цифры, докапывается до причин и доводит правила до внедрения.

📌 МЫ ПРЕДЛАГАЕМ

• Зарплата в USD + опционы
• AI-продукт с 35M+ пользователей
• Эффект твоих правил — в предотвращённых потерях
• Своя зона целиком: от расследования до внедрения защиты

Подробнее: задачи · требования · будет плюсом · условия · о компании · подать заявку

Формат работы: Алматы · офис · 6 дней в неделю

О КОМПАНИИ

Higgsfield AI — самая быстрорастущая AI-компания в истории: $1B годовой выручки (ARR), 35M+ пользователей по всему миру.

Наша цель — не просто быть успешными, а расти быстрее всех, первыми создавать и перенимать лучшие решения и плэйбуки.

В нашей команде удобно только победителям и самостоятельным специалистам. Если ты хочешь получать много ответственности и доводить задачу от начала до конца — тебе к нам.

📍 Алматы · Работа из офиса · Релокация От 2 лет в аналитике. Удалённый формат не предусмотрен.

О КОМАНДЕ

Антифрод-аналитика в Higgsfield AI помогает находить злоупотребления, оценивать потери и превращать результаты расследований в работающие правила. Мы исследуем связи между аккаунтами, поведение пользователей и платежи, работаем с продуктом, разработкой и ML-командой. Ищем аналитика, который умеет докопаться до причины, критически проверяет цифры и быстро переводит находки в действия.

ЧЕМ ВЫ БУДЕТЕ ЗАНИМАТЬСЯ

• Расследовать подозрительные регистрации, платежи и использование продукта, восстанавливать последовательность событий по данным.
• Искать связи между аккаунтами и выявлять группы с общими признаками и повторяющимися сценариями злоупотреблений.
• Оценивать риски перед запуском акций и промомеханик, предлагать ограничения и проверки, а после запуска отслеживать фактический эффект.
• Формулировать антифрод-правила и проверять их на исторических данных: оценивать покрытие, ложные срабатывания и финансовый результат.
• Сопровождать внедрение правил вместе с разработкой, проверять корректность расчётов и отслеживать результат после запуска.
• Считать потери и предотвращённый ущерб, учитывать влияние ограничений на добросовестных пользователей.
• Строить мониторинг аномалий и новых паттернов, проверять сигналы и приоритизировать расследования по потенциальному ущербу.