Notre équipe DataScience se spécialise depuis plusieurs années sur des problématiques de détection de fraude et d’optimisation des risques. Nous travaillons avec l’ensemble des solutions du marché (Python, R, SAS, Dataiku DSS, AWS SageMaker, Azure ML…) et développons nos propres algorithmes et logiciels pour répondre aux besoins de nos clients.•Familiarisation aux problématiques de détection de fraude, d’optimisation du risque et au logicielSCORING.AIdéveloppé par Micropole a Talan CompanyVolet R&D :•Recherche de publications / articles / posts scientifiques sur les techniques complémentaires à celles implémentées dansSCORING.AI, permettant notamment d’améliorer les prédictions et de réduire le risque de sur-apprentissage.•Identification des pratiques les plus innovantes à tester. Implémentation et tests en Python. Evaluation de la valeur ajoutée de ces méthodes / approches•Rédaction des documents de synthèse, des principaux enseignements et supports de formation.Volet implémentation :•Participation à l’implémentation d’une nouvelle brique de création de variables explicatives comportementales calculées sur des historiques glissants, des profondeurs variables, agrégées sur différents niveaux de granularité. Evaluation de l’apport sur des problématiques réelles d’octroi de crédit et de détection de fraude. Python, PySpark, Gitlab•Participation au développement d’un outil de monitoring de scores : implémentation de programmes Python pour détecter des déviances au fil du temps dans les variables entrant dans le modèle, et pour détecter des baisses de performances des prédictions nécessitant la refonte du modèle. Python, PySpark, GitlabVolet Etudes et analyses•Participation aux projets clients de l’équipe DataScience sur des problématiques de détection de fraude et connaissance client.•Esprit de synthèse, apprentissage rapide•Rigueur, esprit critique•Autonome•Bon relationnel, force de proposition•Bonnes connaissances en data préparation et programmation (Python, SQL, PySpark, SAS (facultatif)).•Maitrise de la programmation modulaire en langage Python.•Maîtrise des principales techniques statistiques / ML supervisées et non supervisées•Capacité à valoriser les résultats obtenus par rapport à un objectif métier
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