Data Scientist Fraud – Machine Learning (F/H)

Notre client est une fintech spécialisée dans les solutions de paiement fractionné (Buy Now Pay Later - BNPL), permettant aux commerçants de proposer des paiements en plusieurs échéances tout en étant réglés immédiatement.

Dans un contexte de forte croissance, le client souhaite identifier en continu des profils experts particulièrement rares afin d'anticiper ses futurs besoins de recrutement.

Contexte

Le Data Scientist Fraud développe les modèles de Machine Learning permettant d'évaluer le risque de fraude en temps réel avant l'autorisation d'un paiement.

Les décisions doivent être prises en quelques centaines de millisecondes.

Missions

• Concevoir et entraîner des modèles de détection de fraude

• Calculer des scores de risque

• Améliorer les performances des modèles

• Réduire les faux positifs

• Identifier de nouveaux schémas de fraude

• Développer de nouvelles variables (features)

• Collaborer avec les équipes Data Engineering

Données exploitées

• Historique client

• Données de paiement

• Données carte

• Informations techniques des appareils

• Géolocalisation

• Comportement utilisateur

Modèles utilisés

• Gradient Boosting

• XGBoost

• Random Forest

• Réseaux de neurones

• Détection d'anomalies

Stack technique

• Python

• SQL

• Spark

• Databricks

• AWS ou GCP

• MLflow

• Airflow

• Feature Store

• Git

Compétences recherchées

• Machine Learning appliqué à la fraude.

• Analyse de données.

• Modélisation prédictive.

• Détection d'anomalies.

• Data Engineering.

• Optimisation de modèles temps réel.