Descrição: O que você precisa conhecer para ser parte da Topaz? * Atuar no monitoramento e análise de ameaças e fraudes em tempo real, com visão estratégica para mitigação de riscos em larga escala; * Projetar, configurar, ajustar e testar regras antifraude e AML, do ciclo de desenvolvimento à produção, com foco em eficiência e conformidade; * Efetuar investigações de eventos suspeitos, análises avançadas, correlação de dados e apresentação de relatórios executivos para stakeholders internos e clientes; * Participar na evolução contínua das soluções, propondo melhorias baseadas em riscos, tendências de mercado e inovações em IA; * Elaborar relatórios investigativos estratégicos e correlacionar dados para tomadas de decisão ágeis em nível executivo; * Evoluir e aplicar conhecimentos em ferramentas de LLM e agentes de IA, liderando implementações para automação, eficiência e novas formas de análise e investigação digital antifraude. Conhecimentos Específicos: * Formação superior completa em Ciência da Computação, Segurança da Informação, Tecnologia da Informação ou áreas afins; pós\-graduação ou certificações avançadas (ex.: CISSP, CEH, GIAC) são um diferencial; * Experiência comprovada em prevenção a fraudes ou áreas correlatas, com experiência e atuação em projetos complexos; * Capacidade de codificação em uma ou mais linguagens de programação (Preferencialmente Python, mas também Java, Javascript, C\+\+, C\#), com ênfase em automação de processos; * Experiência sólida em consultas em bancos de dados SQL e NoSQL para correlacionamento de dados; * Expertise em análise de dados (descritiva, preditiva, prescritiva, diagnóstica), com aplicação em cenários reais de prevenção a fraudes; * Conhecimento sólido de redes TCP/IP, serviços de rede (como HTTP, DNS, SMTP), sistemas operacionais (Windows, Android, iOS) e aplicações Web e Mobile; * Domínio sobre os principais ataques cibernéticos relacionados a fraudes (phishing, man\-in\-the\-middle, malware, brute force, session hijacking, etc.), com casos práticos de atuação na defesa. Não é obrigatório, mas será um diferencial: * Experiência com equipes de Threat Intelligence, Threat Hunting ou Digital Forensics; * Proficiência com bibliotecas como Pandas ou similares para análise de dados; * Conhecimento aprofundado de legislações e regulamentações de privacidade de dados (LGPD, GDPR, etc.); * Experiência prática com inteligência artificial, Modelos de Linguagem (LLM) e agentes de IA, incluindo implementação em ambientes produtivos. Seu dia a dia na Topaz: Aqui, rotina é sinônimo de liderança e inovação: você será referência em um time multidisciplinar responsável pela segurança digital de milhões de transações, gerindo estratégias e decisões de alto impacto. Monitoramos, em tempo real, transações suspeitas e ameaças identificadas pelos nossos produtos (Desktop, Mobile, Browser, Transacional, AML), analisando uma imensidão de dados em busca de padrões atípicos, fraudes e atividades incomuns, com foco em otimização e escalabilidade. Atividades: * Ser refência na criação, revisão e aprimoramento de regras de negócio avançadas das nossas soluções antifraude e anti\-lavagem de dinheiro, influenciando também o roadmap de produtos. * Realizar investigações de incidentes complexos, análise de logs e automação de alertas, com ênfase em cenários de alta criticidade. * Colaborar estrategicamente com times de Data Science, Desenvolvimento, Produtos e Customer Experience, impulsionando inovações e integrações cross\-funcionais. * Contribuir para o design e evolução de arquitetura, antecipando ameaças, golpes, fraudes emergentes e implementando melhores práticas globais. Nossa Stack e Desafios Técnicos: Desenvolvemos, evoluímos e damos suporte para nossas próprias soluções de ponta: * SDK próprio (Android/iOS); * Agente para endpoints (MacOS, Windows, Linux); * Agente Web (Javascript); * Motores de risco alimentados por inteligência artificial e Analytics avançado. Você enfrentará desafios como otimizar análises para escalabilidade, integrar LLMs (Large Language Models) em fluxos antifraude e atuar na adoção de tecnologias emergentes.x 2511130202461865485