Daten- und Prozessanalyst (w/m/d) im Anti-Fraud Management

Das erwartet dich

Gemeinsam den Fraudstern auf der Spur! Als tolles Team stellen wir uns täglichen den neuesten Betrugsszenarien und bekämpfen Wirtschaftskriminalität im vertrieblichen Kontext. Unsere Abteilung ist innerhalb der freenet zentraler Ansprechpartner zu Fragestellungen, Sachverhalten und Prozessen rund um das Thema Fraud. Neben der aktiven Aufdeckung und Verfolgung von Fraud-Sachverhalten und Szenarien, stehen die Entwicklung und Koordination der fachgerechten Umsetzung von präventiven Maßnahmen zur frühzeitigen Abwendung von Schäden durch Betrug und Wirtschaftskriminalität der freenet im Fokus der Arbeit. Du hast Lust auf eine neue Herausforderung und bist bereit mit uns das Anti-Fraud-Management weiterzudenken? Dann bist du hier genau richtig!

Deine Aufgaben

• Du analysierst Vertriebs-, Vertrags- und Kundendaten, entdeckst Fraud-Verdachtsfälle und identifizierst frühzeitig Muster, die auf vorliegende Fraud-Szenarien hindeuten
• Verantwortlichkeit für die Entwicklung neuer Analysen zur frühzeitigen Fraud-Aufdeckung sowie den Aufbau eines geeigneten Monitoring-Tools für kritische Frühindikatoren
• Du leitest aus den identifizierten Verdachtsfällen die richtigen Maßnahmen zur Fraud-Untersuchung sowie deren zugrundeliegenden Prozesse und Kontrollen ab
• Unterstützung bei der Durchführung von Ermittlungen zu Verdachtsfällen sowie bei der Schwachstellenbeseitigung und Prozessoptimierung zur frühzeitigen Abwendung und Vermeidung von Schäden (Prävention)
• Du arbeitest Seite an Seite mit den relevanten Fachbereichen im Konzern zur permanenten Wissensteilung und Weiterentwicklung der Betrugserkennung und -prävention

Dein Profil

• Du hast ein erfolgreich abgeschlossenes Studium oder eine erfolgreich abgeschlossene Berufsausbildung mit einschlägiger fachlicher Qualifikation
• Idealerweise bringt du erste Erfahrungen in der Datenanalyse sowie in der Arbeit mit Datenvisualisierungs- und Analyse-Software mit
• Du hast Freude an der Analyse großer Datenmengen und der Identifizierung von Auffälligkeiten in Daten, Prozessen und IT-Systemen

Klingt spannend? Dann bewirb Dich jetzt!

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