Monster Jobs lê cada vaga aberta e diz, de 0 a 100, o match dela com o seu currículo — de graça. Você está vendo esta página sem a parte mais importante dela: a sua.
Pode ser 94. Pode ser 31.
O ponteiro só crava quando lemos o seu currículo. Leva 1 minuto, de graça.
DOSSIÊ MJ-8455 · ACESSO PARCIAL
Fraud Analyst
Tripledot Studios
Esta é 1 de 69.433 vagas encontradas nos últimos 30 dias. Nós comparamos todas com o seu currículo — hoje, esta página nem sabe quem você é.
Grátis, sem cartão. Só o seu currículo.
Encontrada há 8 horas
Se candidatar no escuro custa uma noite.
Saber custa um minuto.
A conta que ninguém faz
Você, sozinho, numa noite
~20
vagas abertas e lidas uma a uma — a maioria descartada no terceiro parágrafo, quando o requisito que você não tem finalmente aparece. Dias assim, toda semana.
O Monster Jobs, enquanto isso
69.433
vagas já lidas e entendidas, prontas para ganhar nota contra o seu currículo no momento em que ele chegar. Você não procura mais vaga — recebe as que merecem a sua atenção.
Recrutador faz triagem de candidato.
Aqui, o recrutador é você — de vagas.
Cada uma chega com nota e motivo. Seu único trabalho é dizer sim ou não.
RELATÓRIO DE COMPATIBILIDADE · GERADO POR VAGA, POR PESSOA
Por que essa nota
Para quem tem conta, este bloco explica a nota em português — escrito sobre o seu histórico, não um texto genérico:
O raciocínio da nota é gerado para cada currículo depois do cadastro gratuito.
A seu favor
O que do seu histórico pesa a favor aqui.
O que falta
O que a vaga pede e seu currículo ainda não mostra.
1 minuto: você envia o currículo, nós escrevemos o resto.
Ninguém caça sozinho. Esta vaga foi encontrada por outra pessoa e entrou no acervo de todo mundo. A caça continua enquanto você lê isto — e a sua parte do acervo (69.433 vagas, comparadas com o seu currículo) só passa a existir quando você entra.
O que você decide sobre cada vaga
Cada vaga vira um caso com histórico: candidatei, entrevista, proposta. Estes botões são os reais — só falta a conta.
Descrição da vaga
Who are we?
TripledotStudios is one of the largest independent mobile games companies in the world.
We are a multi-award-winning organisation, with a global 2,500+ strong team across 12 studios.
Our expanded portfolio includes some of the biggest titles in mobile gaming, collectively reaching top chart positions around the world and engaging over 25 million daily active users.
Tripledot’s guiding principle is that when people love what they do, what they do will be loved by others.
We’re building a company we’re proud of. One filled with driven, incredibly smart and detail-orientated people, who LOVE making games.
Our ambition is to be the most successful games company in the world, and we’re just getting started.
The role is working within our studio: PuzzlePlay
Puzzleplay is Tripledot’s new player rewards platform, designed to make playing our games even more fun and engaging. By playing our casual, free to play mobile games, users can earn points, complete challenges, and win real prizes. It’s our way of giving back to players and rewarding them for doing what they already love. Puzzleplay is a key part of our growth strategy, combining smart engagement mechanics with high-quality game content.
Role Overview
Puzzleplay at Tripledot Studios is looking for a data analyst to own the fraud side of its user segmentation work. The team is building a system that combines fraud and activity signals to understand users and inform revenue-share decisions. You'll work with the analyst responsible for gameplay signals, alongside product and data colleagues, to keep that system useful as fraud patterns change.
Fraud patterns keep changing, so you'll regularly revisit the signals behind the segments and help the product team decide which verification methods make sense in each market.
This role is open to candidates based in Europe; Warsaw is preferred, where several of the people you'll work with are based.
Key Responsibilities
- Review fraud signals regularly, adding, removing and refining them to distinguish suspicious activity from legitimate users. Signals under consideration include IP spoofing, VPN use and unusual play patterns.
- Own the fraud-related segments of the user segmentation system, from deciding how signals should be interpreted to monitoring how well the categories work over time.
- Work with the product team on fraud verification tools for different markets. The team currently uses FaceTec for facial verification and may need other methods, such as ID scanning or phone verification, in other countries.
- Investigate users flagged for manual review, including ambiguous cases in the Tremendous queue, and look for ways to improve the review process.
- Identify gaps in the available signals and recommend third-party tools for the product roadmap where they would help.
Required Skills, Knowledge and Expertise
- Hands-on experience using data to investigate fraud and shape detection or prevention decisions, not just working alongside a fraud team.
- Experience designing or improving fraud signals, user segments or review processes, with an interest in how those decisions change as tactics evolve.
- The ability to work with product and other teams to turn analysis into operational fraud controls.
Originally posted on Himalayas
Leu tudo e ficou na dúvida? É exatamente isso que a nota resolve.
Por que criar conta agora
Leva 1 minuto
Envie o currículo e pronto. Sem formulário longo, sem questionário, sem teste.
Grátis de verdade
Sem cartão, sem período de teste que expira. Seu currículo só gera as suas notas.
Já tem vaga esperando
69.433 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.