I.               Contexte :

Nous sommes un réseau de paiements domestiques, qui reçoit 14 milliards de transactions.

Equipe : 2 analystes fraude, 2 data scientists, 5 data scientists consultants (projet ML LCLF temps réel), 2 thésards (algorithme de ML temps réel pour bloquer la fraude en temps réel)

Activités de l?équipe : data science et scoring, LCLF fraude.

 

       II.               Missions :

-            Analyste de fraude aux cartes bancaires

-            Investigation des données

-            Projet 1 à 50% : Avec un data scientist

o   Wero / EPI (projet européen souverain : passer par un système européen pour les paiements) virement mais pas paiement carte

o   P to P (particulier) : envoyer l'argent à une autre personne (Mix de Paypal et Lydia)

§  Scoring - ne part pas de zéro, en phase qualité de données, phase préparatoire

§  Scoring à la carte pour évaluer le risque des transactions

 

-            Projet 2 à 50% : Avec un data scientist qui développe des algorithmes de Machine Learning

o   Payer chez commerçant avec le téléphone, un QR code

o   Instant payment : paiement instantané.

§  Analyse de fraude : trouver des scenarios de fraude

§  Créer des règles de fraude

§  Réunions et mail en anglais (France, Allemagne, Belgique, Pays-Bas, Danemark)



Profil candidat:
    III.               Compétences attendues :

Dans un environnement big data, distribution Cloud Era

-            Expertise métier : monétique, lutte contre la fraude

-            Maîtrise de SQL : requêtes

-            Anglais

-            Autonomie et capacité d?échange