Главный специалист комплаенс-контроля

• совершенствование системы внутреннего контроля в сфере ПОД/ФТ (перевод ручных рутинных комплаенс-операций в автоматический режим, мониторинг рынка современных технологий и оценка возможности их внедрения);

• централизованное выявление подозрительных финансовых операций по критериям выявления и признакам подозрительности (выявление P2P-мерчантов, серийных арбитражников и «дроп-сетей» по косвенным признакам (MCC-коды, веерные рассылки, аномальная серийность, круговые переводы), проверка связей фиатных операций с адресами криптокошельков;

• анализ массивов данных для поиска новых типологий и схем ПОД/ФТ;

• развитие и внедрение в практическую деятельность современных цифровых технологий для совершенствования процессов ПОД/ФТ (автоматизация сбора данных из процессинговых систем, реализация алгоритмов поведенческого профилирования клиентов (сравнение текущей активности физлица с его историческим профилем для поиска аномалий));

• разработка, тестирование и калибровка сценариев (правил) автоматического выявления подозрительных транзакций;

• совершенствование системы внутреннего контроля в сфере ПОД/ФТ (перевод ручных рутинных комплаенс-операций в автоматический режим, мониторинг рынка современных технологий и оценка возможности их внедрения);

• централизованное выявление подозрительных финансовых операций по критериям выявления и признакам подозрительности (выявление P2P-мерчантов, серийных арбитражников и «дроп-сетей» по косвенным признакам (MCC-коды, веерные рассылки, аномальная серийность, круговые переводы), проверка связей фиатных операций с адресами криптокошельков;

• анализ массивов данных для поиска новых типологий и схем ПОД/ФТ;

  Развитие и внедрение в практическую деятельность современных цифровых технологий для совершенствования процессов ПОД/ФТ (автоматизация сбора данных из процессинговых систем, реализация алгоритмов поведенческого профилирования клиентов (сравнение текущей активности физлица с его историческим профилем для поиска аномалий));

• разработка, тестирование и калибровка сценариев (правил) автоматического выявления подозрительных транзакций.

• высшее экономическое образование банковского профиля или математическое образование (по профилю выполняемой работы) (либо соответствующая переподготовка) и стаж работы по направлению деятельности не менее 3 лет;

• знание требований законодательства по контролю за операциями физических лиц (признаки вовлеченности в P2P-платформы, криптообменники, дропперские сети и др.);

• понимание требований регулятора в области криптоопераций, правового статуса криптовалют и токенов (ограничения на проведение расчетов, требования к идентификации владельцев кошельков);

• знание структуры данных и логики прохождения транзакций по БПК (понимание кодов операций, типов транзакций, структуры файлов клиринга и авторизации);

• знание жизненного цикла P2P-сделки на криптобиржах и внебиржевых платформах, крипто-процессинга (понимание принципов работы фиатных шлюзов криптобирж, работы P2P-мерчантов и агрегаторов приема платежей (мискодинг, транзит через подставные интернет-магазины));

• уверенные навыки работы с большими массивами данных для оптимизации сценариев выявления подозрительных операций;

• опыт постановки задач для внедрения ИИ-решений, машинного обучения в транзакционный мониторинг и KYC;

• способность работать в режиме многозадачности, ответственность, умение работать в команде, высокая обучаемость, инициативность.

• условия оплаты труда по результатам собеседования;
• удобное расположение офиса (шаговая доступность от ст.м. Грушевка);
• работа в офисе, 5/2;
• расширенный соцпакет.

Ссылка на вакансию в банке вакансий на gsz.gov.⁣by:

https://gsz.gov.by/registration/employer/vacancy/1835594/detail-public/