Contexte de la mission Au sein du domaine Lutte Contre la Fraude (LCLF), l’équipe est responsable de la conception, du déploiement et du pilotage des dispositifs de détection de fraude sur l’ensemble du cycle de vie des produits et services monétiques. Dans un contexte de renforcement des dispositifs de lutte contre la fraude et d’évolution des outils de détection, l’équipe cherche à renforcer sa capacité d’analyse et d’industrialisation des données. L’objectif est d’améliorer la performance et la fiabilité des modèles de détection de fraude, en structurant et optimisant le patrimoine de données utilisé pour l’analyse et la prévention. Objectif de la mission Le Data Engineer / Chef de projet métier joue un rôle clé dans la gestion, l’organisation et la mise en qualité des données liées à la fraude. Il intervient en étroite collaboration avec les équipes Data Science et les équipes métiers pour garantir la disponibilité, la qualité et la pertinence des données utilisées dans les modèles de détection et de scoring. Il contribue ainsi à la réduction des pertes liées à la fraude et à l’optimisation des dispositifs de prévention. 🧩 Responsabilités principales Cartographie et gestion du patrimoine de données Identifier, cataloguer et documenter les différentes sources de données liées à la fraude. Mettre en place une gouvernance des données pour assurer leur traçabilité et leur cohérence. Qualité et fiabilité Définir et appliquer des règles de nettoyage, normalisation et déduplication. Garantir la qualité et la complétude des données exploitées par les modèles de détection. Structuration et historisation Concevoir une vision cible optimisée du modèle de données pour permettre l’analyse temporelle des schémas de fraude. Structurer et historiser les données pour faciliter la maintenance et l’évolution des modèles. Monitoring et Reporting Concevoir et maintenir des dashboards de suivi de la qualité des données et de la performance des modèles (volumétrie, taux d’alertes, faux positifs, anomalies détectées, etc.). Produire les indicateurs nécessaires au pilotage de la lutte contre la fraude. Gestion du RUN Assurer la gestion opérationnelle des modèles de scoring et participer au processus de validation des demandes de déploiement. Superviser les flux d’alimentation et la cohérence des données entre les différentes instances. Livrables attendus Reporting et tableaux de bord de suivi de la qualité et de la performance des modèles. Documentation des sources de données et de leur gouvernance. Plan d’action pour l’amélioration continue de la fiabilité et de la disponibilité des données.
🧠 Compétences requises Solide connaissance de la gestion des données et des processus de data quality. Maîtrise des outils de data visualization (Power BI, Tableau, Qlik, etc.). Connaissance des modèles de scoring et des systèmes de détection de fraude. Capacité à dialoguer avec des équipes métier, IT et Data Science. Autonomie, rigueur, sens de l’organisation et capacité de synthèse. Savoir-être Autonomie et proactivité Rigueur, fiabilité, sens de la structure Esprit d’équipe et bon relationnel Orientation résultat et client Capacité à travailler en environnement multi-acteurs
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