Empleo
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Analista de Datos, Auditoría Interna
Precio a consultar
Detalles
- Tipo de empleo
- Jornada completa
- Remoto
- Sí
- Empresa
- GiveDirectly
- Nivel
- Director
Descripción
Traducido automáticamente de English. El texto original es el oficial. Traducción automática — se está preparando una más precisa.
GiveDirectly ha entregado más de mil millones de dólares en efectivo directamente a más de 2 millones de personas que viven en la pobreza en 15 países desde 2011. Creemos que las transferencias de efectivo son una de las formas de ayuda más escalables, rentables y dignas, con investigaciones que lo respaldan. Nuestro trabajo ha sido cubierto por The Economist, NPR, TED y The Washington Post. Somos una de las empresas más influyentes de Time100 en 2026.
Nuestra cultura es sincera, analítica y no jerárquica. Apoyamos una alta propiedad y un crecimiento profesional real. ¿Tienes curiosidad por saber cómo es realmente trabajar aquí? Lea nuestros valores y escuche a las personas que los hacen. Si resuenan, ¡esto podría encajar perfectamente!
Acerca de este rol
GD lleva dinero en efectivo directamente a manos de personas que viven en la pobreza, a menudo en contextos con infraestructura y supervisión limitadas. Proteger ese efectivo del fraude, ya sea que lo intenten actores externos malos, personal de campo o destinatarios, es fundamental para nuestra misión y para la confianza de los donantes. La Auditoría Interna es la segunda línea de defensa de GD contra el fraude y esta función es fundamental.
Buscamos un analista de datos que pueda convertir los datos operativos, de pagos y de inscripción sin procesar en una imagen clara de dónde está surgiendo el riesgo de fraude en nuestros programas, traducir esos patrones en recomendaciones que cambien la forma en que se diseñan los proyectos y asociarse con nuestro equipo de Producto para crear las herramientas que nos ayuden a detectar el fraude antes y de manera más confiable. Se moverá con fluidez entre análisis profundos, narraciones claras para partes interesadas que no son especialistas en datos y colaboración práctica con ingenieros y gerentes de productos.
Esta función se encuentra dentro de Auditoría Interna, pero tiene una línea jerárquica con el Director de Datos para garantizar que cumplimos con el estándar de calidad técnica de la organización y estandarizamos las prácticas analíticas y de ingeniería y las formas de trabajar en toda la organización. Auditoría Interna posee preguntas sobre riesgo de fraude, definiciones de indicadores, análisis de investigación e interpretación, mientras que el equipo de Datos central posee infraestructura de datos compartida, canales de producción, modelos de datos gobernados y estándares de plataforma. El analista une ambos: contribuir con los requisitos de dominio, la validación y el control de calidad, y garantizar que este trabajo se alinee con las prácticas analíticas y de ingeniería de toda la organización.
Usted se siente tan cómodo en una hoja de cálculo o una consola SQL como en una sala con líderes de programas de países que explican por qué una tendencia es importante y qué hacer al respecto. Prefiere la evidencia al instinto, pero sabe que una buena idea sólo es útil si alguien actúa en consecuencia.
Reporta a: Gerente Senior de Auditoría Interna
Nivel : Analista / Gerente
Ubicación: Remota, con el requisito de superponerse con una zona horaria de África Oriental al menos 3 horas. Por el momento, solo podemos emplear personas en ciertos lugares, por lo que vale la pena consultar nuestra lista actual de países elegibles para ver si el suyo está incluido. Si reside en otro lugar, no es un no automático, pero infórmelo con anticipación con su reclutador. No podemos patrocinar ni asumir el patrocinio de visas de empleo en los EE. UU. o el Reino Unido en este momento.
que haras
• Analizar tendencias de riesgo de fraude: extraiga datos de inscripción, pagos, encuestas y operaciones de campo para identificar patrones, anomalías y tipologías de fraude emergentes (por ejemplo, inscripciones duplicadas, colusión, fraude de identidad, desvío de fondos) en todos los programas y geografías de GD.
• Diseñar y supervisar indicadores de riesgo de fraude: crear, validar y mantener un seguimiento recurrente en asociación con los propietarios de datos centrales y controles operativos.
• Identificar problemas de calidad de los datos actualmente recopilados por Auditoría Interna y ayudar a diseñar e implementar mejoras en los procesos para resolverlos.
• Incorporar el pensamiento basado en datos en el diseño de IA: identificar decisiones relacionadas con el fraude en las que GiveDirectly debería basarse más en datos e incorporar esto en el diseño del proceso de auditoría interna.
• Traducir los hallazgos en acción: empaquetar el análisis en resúmenes y presentaciones claros y creíbles para los equipos de país, el liderazgo de operaciones y la alta dirección, con recomendaciones concretas para reducir el riesgo de fraude.
• Respalde las investigaciones de fraude: proporcione extracción de datos, cuantifique la exposición y ayude a reconstruir eventos para casos específicos, garantizando que el análisis sea reproducible y esté listo para auditorías, con consultas documentadas, linaje de datos, suposiciones, exclusiones y controles de calidad.
• Asóciese con productos y datos centrales sobre herramientas de detección de fraude: traduzca señales de riesgo validadas en requisitos de productos, aporte experiencia en el dominio y criterios de aceptación, y pruebe si los controles funcionan según lo previsto, manteniendo al mismo tiempo límites claros de propiedad e independencia.
• Asóciese con Data Engineering para mejorar la calidad de los datos y la canalización, mientras se hace cargo de la capa analítica descendente.
• Fortalecer la metodología a lo largo del tiempo: comparar los indicadores de riesgo con los casos investigados, monitorear la precisión, la cobertura y las tasas de falsos positivos, y perfeccionarlos en función de los resultados y los riesgos emergentes.
• Comunique la incertidumbre con honestidad: distinga el fraude confirmado de los patrones sospechosos pero no confirmados, ayudando a las partes interesadas a tomar decisiones sin exagerar los hallazgos.
lo que traerás
• Más de 4 años de experiencia en análisis de datos, auditoría, riesgos o una función analítica relacionada; La experiencia en auditoría interna, fraude/ciencia forense o en un contexto sin fines de lucro/desarrollo es una ventaja, pero no es obligatoria.
• Fuertes habilidades de SQL y comodidad al trabajar directamente en conjuntos de datos operativos grandes y a veces desordenados (datos de Salesforce, datos de pagos, datos de encuestas).
• Se prefiere tener experiencia en el uso de Python para análisis reproducibles, automatización, vinculación de registros, investigación de anomalías o pruebas de calidad de datos.
• Es una ventaja estar familiarizado con los cuadernos analíticos, el control de versiones y el análisis de documentación para que otros puedan revisarlo y reproducirlo.
• Experiencia con herramientas de visualización (p. ej., Looker, Tableau, Power BI) y/o Python/R para análisis.…
Fuente: Jobicy (https://jobicy.com/jobs/153127-data-analyst-internal-audit)
Nuestra cultura es sincera, analítica y no jerárquica. Apoyamos una alta propiedad y un crecimiento profesional real. ¿Tienes curiosidad por saber cómo es realmente trabajar aquí? Lea nuestros valores y escuche a las personas que los hacen. Si resuenan, ¡esto podría encajar perfectamente!
Acerca de este rol
GD lleva dinero en efectivo directamente a manos de personas que viven en la pobreza, a menudo en contextos con infraestructura y supervisión limitadas. Proteger ese efectivo del fraude, ya sea que lo intenten actores externos malos, personal de campo o destinatarios, es fundamental para nuestra misión y para la confianza de los donantes. La Auditoría Interna es la segunda línea de defensa de GD contra el fraude y esta función es fundamental.
Buscamos un analista de datos que pueda convertir los datos operativos, de pagos y de inscripción sin procesar en una imagen clara de dónde está surgiendo el riesgo de fraude en nuestros programas, traducir esos patrones en recomendaciones que cambien la forma en que se diseñan los proyectos y asociarse con nuestro equipo de Producto para crear las herramientas que nos ayuden a detectar el fraude antes y de manera más confiable. Se moverá con fluidez entre análisis profundos, narraciones claras para partes interesadas que no son especialistas en datos y colaboración práctica con ingenieros y gerentes de productos.
Esta función se encuentra dentro de Auditoría Interna, pero tiene una línea jerárquica con el Director de Datos para garantizar que cumplimos con el estándar de calidad técnica de la organización y estandarizamos las prácticas analíticas y de ingeniería y las formas de trabajar en toda la organización. Auditoría Interna posee preguntas sobre riesgo de fraude, definiciones de indicadores, análisis de investigación e interpretación, mientras que el equipo de Datos central posee infraestructura de datos compartida, canales de producción, modelos de datos gobernados y estándares de plataforma. El analista une ambos: contribuir con los requisitos de dominio, la validación y el control de calidad, y garantizar que este trabajo se alinee con las prácticas analíticas y de ingeniería de toda la organización.
Usted se siente tan cómodo en una hoja de cálculo o una consola SQL como en una sala con líderes de programas de países que explican por qué una tendencia es importante y qué hacer al respecto. Prefiere la evidencia al instinto, pero sabe que una buena idea sólo es útil si alguien actúa en consecuencia.
Reporta a: Gerente Senior de Auditoría Interna
Nivel : Analista / Gerente
Ubicación: Remota, con el requisito de superponerse con una zona horaria de África Oriental al menos 3 horas. Por el momento, solo podemos emplear personas en ciertos lugares, por lo que vale la pena consultar nuestra lista actual de países elegibles para ver si el suyo está incluido. Si reside en otro lugar, no es un no automático, pero infórmelo con anticipación con su reclutador. No podemos patrocinar ni asumir el patrocinio de visas de empleo en los EE. UU. o el Reino Unido en este momento.
que haras
• Analizar tendencias de riesgo de fraude: extraiga datos de inscripción, pagos, encuestas y operaciones de campo para identificar patrones, anomalías y tipologías de fraude emergentes (por ejemplo, inscripciones duplicadas, colusión, fraude de identidad, desvío de fondos) en todos los programas y geografías de GD.
• Diseñar y supervisar indicadores de riesgo de fraude: crear, validar y mantener un seguimiento recurrente en asociación con los propietarios de datos centrales y controles operativos.
• Identificar problemas de calidad de los datos actualmente recopilados por Auditoría Interna y ayudar a diseñar e implementar mejoras en los procesos para resolverlos.
• Incorporar el pensamiento basado en datos en el diseño de IA: identificar decisiones relacionadas con el fraude en las que GiveDirectly debería basarse más en datos e incorporar esto en el diseño del proceso de auditoría interna.
• Traducir los hallazgos en acción: empaquetar el análisis en resúmenes y presentaciones claros y creíbles para los equipos de país, el liderazgo de operaciones y la alta dirección, con recomendaciones concretas para reducir el riesgo de fraude.
• Respalde las investigaciones de fraude: proporcione extracción de datos, cuantifique la exposición y ayude a reconstruir eventos para casos específicos, garantizando que el análisis sea reproducible y esté listo para auditorías, con consultas documentadas, linaje de datos, suposiciones, exclusiones y controles de calidad.
• Asóciese con productos y datos centrales sobre herramientas de detección de fraude: traduzca señales de riesgo validadas en requisitos de productos, aporte experiencia en el dominio y criterios de aceptación, y pruebe si los controles funcionan según lo previsto, manteniendo al mismo tiempo límites claros de propiedad e independencia.
• Asóciese con Data Engineering para mejorar la calidad de los datos y la canalización, mientras se hace cargo de la capa analítica descendente.
• Fortalecer la metodología a lo largo del tiempo: comparar los indicadores de riesgo con los casos investigados, monitorear la precisión, la cobertura y las tasas de falsos positivos, y perfeccionarlos en función de los resultados y los riesgos emergentes.
• Comunique la incertidumbre con honestidad: distinga el fraude confirmado de los patrones sospechosos pero no confirmados, ayudando a las partes interesadas a tomar decisiones sin exagerar los hallazgos.
lo que traerás
• Más de 4 años de experiencia en análisis de datos, auditoría, riesgos o una función analítica relacionada; La experiencia en auditoría interna, fraude/ciencia forense o en un contexto sin fines de lucro/desarrollo es una ventaja, pero no es obligatoria.
• Fuertes habilidades de SQL y comodidad al trabajar directamente en conjuntos de datos operativos grandes y a veces desordenados (datos de Salesforce, datos de pagos, datos de encuestas).
• Se prefiere tener experiencia en el uso de Python para análisis reproducibles, automatización, vinculación de registros, investigación de anomalías o pruebas de calidad de datos.
• Es una ventaja estar familiarizado con los cuadernos analíticos, el control de versiones y el análisis de documentación para que otros puedan revisarlo y reproducirlo.
• Experiencia con herramientas de visualización (p. ej., Looker, Tableau, Power BI) y/o Python/R para análisis.…
Fuente: Jobicy (https://jobicy.com/jobs/153127-data-analyst-internal-audit)
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Fuente: GiveDirectly
Publicación proporcionada por GiveDirectly.
