Dans le cadre du renforcement des dispositifs de sécurisation des paiements électroniques et de la lutte contre la fraude, il est recherché un Data Scientist capable d?intervenir sur des problématiques de détection de fraude bancaire, scoring et authentification forte, analyse massive de données transactionnelles et optimisation de modèles prédictifs en environnement critique.
Le poste s?inscrit dans un contexte à forts enjeux réglementaires et opérationnels, avec des traitements en temps réel et des volumes de données importants.
Le contexte fonctionnel couvre :
Paiement électronique & cartes bancaires
Lutte contre la fraude
Authentification forte
Conformité réglementaire
Analyse de risques transactionnels
? MissionsAnalyse & Modélisation
Analyse exploratoire et statistique de données transactionnelles massives
Conception et amélioration de modèles de Machine Learning pour la détection de fraude
Feature engineering sur données temporelles et comportementales
Optimisation des performances des modèles (précision, recall, stabilité)
Industrialisation & Production
Déploiement et suivi de modèles de scoring en environnement de production
Monitoring des performances des modèles (drift, précision, recall)
Automatisation des traitements et du reporting analytique
Participation à l?amélioration continue des pipelines data
Collaboration métier
Interaction avec les équipes sécurité, fraude et conformité
Traduction des besoins métier en solutions data
Création de tableaux de bord et visualisations exploitables par les métiers
Documentation et présentation des résultats
?? Environnements techniquesLangages & Data Science
Python
R
SQL
Machine Learning & IA
Scikit-learn
XGBoost / LightGBM / Random Forest
PyTorch (optionnel)
Approches RAG / NLP (bonus)
Data Engineering & Big Data
PySpark
Écosystème Hadoop
Traitements batch et temps réel
Data & Visualisation
Power BI
Pandas
NumPy
Excel avancé
Environnements complémentaires
Elasticsearch
PostgreSQL
API Data / JSON
Industrialisation de modèles ML
Outils métiers (paiement / fraude)
Plateformes de scoring temps réel (type Feedzai ou équivalent)
Outils d?authentification forte
Analyse comportementale fraude
Profil candidat:
Formation ingénieur / Master Data Science
Expérience en environnement bancaire, paiement ou fraude appréciée
Capacité à travailler sur des données sensibles et critiques
Autonomie, rigueur et orientation résultats
Bonne communication avec les équipes métiers
? Atouts différenciants
Expérience en scoring fraude temps réel
Connaissance des systèmes de paiement CB
Expérience production à forte volumétrie
Vision produit data et industrialisation