Dərin öyrənmə və maşın öyrənməsi alqoritmlərindən istifadə etməklə fırıldaqçılıq ssenarilərinin aşkarlanması, mövcud preventiv modellərin təhlili və optimallaşdırılması.
Abunəçi davranışlarının və trafik dinamikasının təhlili vasitəsilə potensial fırıldaqçılıq tendensiyalarının və yeni "Fraud" növlərinin müəyyən edilməsi.
Fırıldaqçılığın idarə edilməsi sistemlərinin monitorinq infrastrukturunun, hesabatlılıq prosedurlarının və məlumat emalı skriptlərinin təkmilləşdirilməsi.
Aparılan anti-fraud araşdırmalarının nəticəsi olaraq dövri risk hesabatlarının, insident analizlərinin və strateji təqdimatların hazırlanması.
Real-vaxt rejimində fırıldaqçılıq hallarını bloklayan və ya xəbərdarlıq edən nəzarət mexanizmlərinin dizaynı və tətbiqi.
Şübhəli trafik anomaliyalarını və potensial fırıldaqçılıq mənşəli gəlir itkilərini müəyyən etmək üçün böyük həcmli data üzərində detallı auditlərin aparılması.
Beynəlxalq telekommunikasiya fırıldaqçılıq trendlərinin izlənilməsi və bu risklərin şirkətin kommersiya strategiyasına və maliyyə nəticələrinə təsirinin qiymətləndirilməsi.
Fraud təhqiqatlarının aparılmasında iştirak etmək, fırıldaqçılıq faktlarının maliyyə təsirini hesablamaq və preventiv həllər təklif etmək.
Fırıldaqçılığa qarşı mübarizə proqramlarının və avtomatlaşdırılmış nəzarət alətlərinin davamlı olaraq inkişaf etdirilməsi.
Xüsusi tələblər
Kompüter Elmləri, İnformasiya Texnologiyaları, Riyaziyyat, və ya müvafiq sahə üzrə bakalavr dərəcəsi və ya təcrübə
Azərbaycan dili - əla, ingilis dili - yüksək səviyyədə
Məlumat strukturları və alqoritmləri hərtərəfli başa düşmək
Ümumi məlumat keyfiyyətini artırmaq üçün ölçülü məlumat modellərinin yaradılması, dizaynı və qurulması üzrə təcrübə
Tableau üzrə biliklər
Python üzrə biliklər
SQL biliyi
BI analizində güclü bilik
Güclü təhlil və ünsiyyət bacarıqları
Məlumatların praktiki işlənməsi və böyük həcmli məlumatlarla işləmə təcrübəsi