О Finom
Finom — европейский технологический стартап со штаб-квартирой в Амстердаме; мы стремимся изменить финансовый ландшафт для предпринимателей по всему миру. Наша миссия — создать универсальное финансовое B2B-решение, объединяющее банковские функции, бухгалтерский учёт, финансовый менеджмент и выставление счетов в единой мобильной платформе.
Недавно мы закрыли раунд Series C на €115 млн (около $133 млн), доведя общий объём привлечённого финансирования примерно до $346 млн. Эта значительная инвестиция последовала за раундом ростового финансирования на $105 млн от General Catalyst — давнего партнёра с 2021 года, известного поддержкой компаний вроде Airbnb, HubSpot, KAYAK и Stripe.
Платформа Finom выходит за рамки традиционного банкинга: выставление счетов и растущий набор функций, включая бухгалтерию с поддержкой ИИ, призваны упростить финансовое управление для предпринимателей. Мы активно расширяем присутствие на ключевых рынках ЕС — в Германии, Франции, Нидерландах, Италии и Испании.
AI Process Owner — мониторинг транзакций и жизненный цикл клиента
•Команда: AFC Product Operations
•Фокус: мониторинг транзакций — разбор алертов с помощью ИИ
•Охват: внедрение автоматизации программы мониторинга транзакций с помощью ИИ в рамках 1LoD с возможностью расширения на жизненный цикл клиента со временем
В Finom ИИ внедряется в продакшене, в реальных процессах, с реальными решениями за ним, а операционные команды играют ведущую роль в построении AI-операционных процессов.
О роли
Позиция находится в команде Customer Lifecycle — команда, которая сопровождает клиента с момента открытия счёта в Finom на протяжении всего периода работы с нами. В зону ответственности команды входят мониторинг транзакций, регулярные (периодические) проверки и общий текущий мониторинг клиентов.
Роль сфокусирована на разборе алертов мониторинга транзакций, с возможностью расширения охвата на более широкий жизненный цикл клиента в будущем — в зависимости от опыта и успехов на позиции.
Роль предполагает полную занятость проектами по автоматизации элементов программы мониторинга транзакций с помощью ИИ. Три направления:
•Проектирование и внедрение разбора алертов на базе ИИ — перенос работы, которую аналитики сегодня выполняют вручную, в потоки с поддержкой и исполнением ИИ.
•Поддержка аналитиков в переходе от ручного расследования к валидации выходных данных ИИ и валидации моделей — реальное изменение того, как выглядит работа аналитика.
•Создание AI-агентов, которые end-to-end заменяют ручной труд, и определение, где агент может действовать, а где необходим человек.
Вы будете человеком, который понимает обе стороны уравнения: что требует надёжная AML-рамка и что ИИ может реалистично и обоснованно делать внутри этой рамки. Понимание границ не менее важно, чем понимание возможностей.
Ключевые обязанности
•Владеть внедрением ИИ для разбора алертов мониторинга транзакций — от выявления наиболее ценных ручных шагов до спецификации решения и запуска в продакшене.
•Понимать процесс разбора алертов от взятия в работу до ложноположительного, истинноположительного результата или offboarding.
•Строить возможности расследования на базе ИИ — расследование клиентов, подозрительных транзакций и поведенческих и сетевых паттернов по базе клиентов с поддержкой ИИ.
•Создавать и итеративно развивать AI-агентов, которые берут на себя ручную работу аналитиков, с чёткими границами, логикой эскалации и audit trail.
•Перепроектировать процесс разбора алертов вокруг ИИ: что автоматизировано, что валидируется, что остаётся полностью на человеке и как доказывается качество.
•Определять границу ИИ/AML — где ИИ можно использовать в рамках мониторинга транзакций, где нельзя, и как это документируется и обосновывается перед риск-менеджментом 2-й линии, аудитом и регуляторами.
•Поддерживать и повышать квалификацию аналитиков в переходе к валидации моделей и выходных данных, включая руководство, обучение и новые рабочие процедуры.
•Работать hands-on с данными — анализировать данные по алертам и клиентам, чтобы находить неэффективность, драйверы ложноположительных срабатываний и возможности автоматизации, а также измерять, сработали ли изменения на практике.
•Работать в партнёрстве с техническими командами и стейкхолдерами — AI-команда, Data, Engineering, Product, риск-менеджмент — переводить операционные и AML-потребности в технические требования и технические ограничения обратно в операционную реальность.
•Держать клиента в фокусе — каждый алерт, заморозка, запрос информации и задержка затрагивают реального клиента. Выигрыш в эффективности должен улучшать, а не ухудшать клиентский опыт.
•Владеть документацией и процессом — процедуры, логика решений, обоснование моделей и контроли на уровне аудиторских стандартов.
Ключевые метрики
Успех будет оцениваться по эффективности и оптимизации процесса, включая:
•Сокращение времени ручной обработки на алерт (cycle time) и общего бэклога алертов.
•Доля алертов, разобранных или предобработанных ИИ, при сохранении или улучшении качества.
•Качество и обоснованность решений с участием ИИ — через QA, выборочную валидацию и результаты аудита.
•Освобождённая ёмкость аналитиков.
•Влияние на клиента: меньше лишних контактов, более быстрое разрешение.
О вас
•3+ года опыта в fintech, банке, EMI или PSP в мониторинге транзакций и AML.
•Практический опыт разбора алертов первой линии защиты — вы сами работали с алертами и знаете, что делает их медленными, «шумными» или сложными для закрытия.
•Уверенное понимание AML-рамок и, что критично, как применять их для разбора алертов на практике, а не в теории.
•Реальная ориентация на ИИ — вы уже используете ИИ в своей работе и имеете опыт внедрения ИИ в проектах, а не только экспериментов.
•Чёткое понимание границ ИИ в рамках мониторинга транзакций — что можно автоматизировать, что требует человеческого суждения и что примут регуляторы и аудиторы.
•Технический склад ума и сильные навыки анализа данных. Комфортная работа с инструментами вроде Databricks, Metabase и Power BI; SQL — существенное преимущество.
•Клиентоориентированность — влияние на клиента на первом месте, а не побочный эффект.
•Структурированность, прагматизм и готовность end-to-end владеть процессом в быстро меняющейся среде.
•Свободное владение английским языком.
Будет плюсом
•Опыт создания или развёртывания AI-агентов или LLM-workflow в регулируемой или операционной среде.
•Знакомство с валидацией моделей, управлением модельным риском или AI governance.
•Опыт работы с vendor-системами мониторинга транзакций и настройкой правил / оптимизацией порогов.
•Опыт в периодических проверках, KYC/CDD или ongoing customer due diligence — актуально при расширении охвата на жизненный цикл клиента.
•Опыт с SAR/STR reporting.
•Python или аналог для работы с данными и прототипирования.
Что вы получите
•Редкое сочетание: реальный AML-мандат и реальный AI-мандат в одной роли. Вы не консультируете об автоматизации со стороны — вы строите её и отвечаете за результат.
•Настоящее ownership. Это роль владельца процесса: решения о том, как работает мониторинг транзакций, за вами.
•Заметный эффект с первого дня — программа напрямую влияет и на наш регуляторный статус, и на опыт тысяч клиентов.
•Пространство для роста — охват может расшириться на более широкий жизненный цикл клиента по мере ваших результатов.
•Прямое сотрудничество с руководством Compliance, Risk, Data, Product и Engineering в быстро масштабирующемся европейском fintech.
•Международная, remote-friendly команда и культура, где ценится инициатива, а не процесс ради процесса.
Что вы получите взамен
•Реальное влияние на продукт — ресурсы и возможности для непрерывного личного и профессионального развития.
•Работа в ЕС — гибкость путешествий и удалённой или гибридной работы по всей Европе.
•Участие в программе опционов на акции — программа Stock Options доступна каждому члену команды, от junior до основателей.
•Непрерывная поддержка и забота — постоянная поддержка в современной, дружелюбной и eco-conscious корпоративной культуре.
•Программа Work & Swim — месяц в комфортабельной корпоративной квартире на Кипре.
