Data Scientist - Fraud & Payment Analytics

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

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