Data Scientist Fraude
Il y a 1 jour
Paris, Île-de-France
STORM GROUP
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Au sein de la direction conformité ou sécurité financière d'un acteur bancaire, nous recherchons un Data Scientist spécialisé dans la détection de la fraude et la lutte contre le blanchiment (LCB-FT) pour renforcer les dispositifs de surveillance des transactions. Le consultant interviendra notamment sur : ? La conception et le développement de modèles de détection de fraude sur les transactions et les parcours clients ? Le développement de modèles de détection des comportements suspects au titre de la LCB-FT (AML) et l'optimisation des scénarios de surveillance existants ? La réduction du taux de faux positifs des dispositifs de filtrage et de surveillance, enjeu majeur de productivité pour les équipes d'analystes ? L'analyse des typologies de fraude et de blanchiment, et leur traduction en variables et règles exploitables par les modèles ? L'évaluation rigoureuse des modèles et la documentation nécessaire à leur validation indépendante et à leur présentation au régulateur ? L'explicabilité des modèles : capacité à justifier chaque alerte auprès des analystes et des autorités ? L'industrialisation des modèles et leur suivi en production (dérive, réentraînement) Profil candidat:
Profil recherché
? Bac+5 ou doctorat en data science, statistiques, mathématiques appliquées ou équivalent ? Expérience en data science appliquée à la détection de fraude, à la LCB-FT ou au risque en environnement bancaire ou assurantiel ? Maîtrise des techniques d'apprentissage sur données fortement déséquilibrées et de la détection d'anomalies ? Bonne compréhension des enjeux réglementaires : LCB-FT, exigences ACPR, obligations de vigilance ? Sensibilité forte à l'explicabilité et à la documentation des modèles, dans un contexte soumis au contrôle du régulateur ? Capacité à travailler avec les équipes conformité et les analystes métier Technologies utilisées : Python
· scikit-learn
· XGBoost / LightGBM
· Détection d'anomalies
· Analyse de graphes (détection de réseaux)
· Explicabilité (SHAP, LIME)
· SQL
· Spark
· MLflow
· Outils de surveillance transactionnelle
· Cadre réglementaire LCB-FT & exigences ACPR
Profil recherché
? Bac+5 ou doctorat en data science, statistiques, mathématiques appliquées ou équivalent ? Expérience en data science appliquée à la détection de fraude, à la LCB-FT ou au risque en environnement bancaire ou assurantiel ? Maîtrise des techniques d'apprentissage sur données fortement déséquilibrées et de la détection d'anomalies ? Bonne compréhension des enjeux réglementaires : LCB-FT, exigences ACPR, obligations de vigilance ? Sensibilité forte à l'explicabilité et à la documentation des modèles, dans un contexte soumis au contrôle du régulateur ? Capacité à travailler avec les équipes conformité et les analystes métier Technologies utilisées : Python
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