Data Scientist Fraude & Risk Scoring

• Améliorer les algorithmes de détection de fraude et d'évaluation de la solvabilité pour CnovaPay
• Optimiser le modèle d'évaluation des risques liés à la fraude par usurpation d'identité et/ou fraude aux moyens de paiements en introduisant de nouvelles variables et en proposant de nouvelles modélisations
• Jouer un rôle clé dans l'optimisation de l'algorithme de solvabilité qui détermine l'octroi de paiements en plusieurs fois
• Mener une veille scientifique active sur les dernières avancées en détection de fraude ainsi que sur l'identification de nouveaux schémas frauduleux

• Étudiant en école ingénieur ou en master universitaire spécialisé en data science
• Maîtrise des bases de données SQL
• Conception d'algorithmes complexes (machine learning)
• Compétences solides en programmation
• Utilisation courante d'un langage scientifique de haut niveau, idéalement Python
• Bonne connaissance des technologies de bases de données comme SQL et Snowflake
• Notions CI/CD et MLOps

Notions CI/CD et MLOps

• Télétravail jusqu'à 2 jours par semaine
• 1 journée d'absence rémunérée chaque mois
• Carte tickets restaurants
• BDE Cstudent pour animer la communauté étudiante
• Formations bureautiques
• Réductions exclusives sur le site Cdiscount
• Accès aux offres CSE (cinéma, parcs de loisirs, concerts)
• Remboursement à hauteur de 50% des titres de transport
• Gratification mensuelle selon niveau d'études