Lead Data Scientist

Job Description In French (English Version At The Bottom)
Lead Data Scientist
Localisation prioritaire : Paris, France
LexisNexis Risk Solutions est un leader mondial dans le domaine de la technologie et de l'analyse de données, s'attaquant à certains des défis les plus complexes et les plus significatifs au monde — de la lutte contre la cybercriminalité à la création d'expériences fluides pour les utilisateurs légitimes.

En tant que
Lead data Scientist
, vous jouerez un rôle clé dans la définition de l'avenir de nos capacités d'intelligence artificielle à travers plusieurs produits de notre portefeuille
Fraude, Identité et Conformité en matière de criminalité financière
. Vous participerez à l'idéation, la recherche, la modélisation et la mise en œuvre de nouvelles fonctionnalités basées sur l'IA — avec un fort accent sur les
modèles de langage (LLM)
, l'
IA générative
et le
Machine Learning
traditionnel.

Votre travail aura un impact direct sur des millions de vérifications d'identité et de décisions de prévention de la fraude chaque jour, aidant les organisations du monde entier à opérer en toute sécurité et efficacement. Vous contribuerez également à la stratégie IA à long terme de l'entreprise et jouerez un
rôle important
au sein des équipes de data science.

Travaillant au sein d'une organisation mondiale, vous collaborerez étroitement avec les ingénieurs et les services professionnels, tout en restant à l'écoute des retours clients et des priorités business. Un
esprit orienté business
, une
communication proactive
et une
capacité à stimuler l'innovation entre les équipes
sont essentiels à la réussite dans ce poste. Vous travaillerez principalement selon un horaire européen, tout en collaborant fréquemment avec des collègues situés dans plusieurs fuseaux horaires et en voyageant lorsque nécessaire.

Responsabilités principales

• Contribuer à la recherche, le prototypage et la mise en production de nouvelles fonctionnalités d'IA et de ML à travers notre portefeuille de produits.
• Collaborer avec les Product Managers et les équipes d'ingénierie pour concevoir et livrer des améliorations significatives.
• Comprendre en profondeur les produits et les actifs existants afin d'identifier des opportunités d'amélioration grâce à l'IA.
• Concevoir et réaliser des expériences pour valider de nouvelles idées de recherche et évaluer les performances des modèles.
• Entraîner, fine-tuner et optimiser des modèles LLM et ML sur des données structurées et non structurées issues d'API et de workflow clients.
• Développer des stratégies pour l'inférence de modèles en temps réel et leur déploiement à grande échelle.
• Collaborer avec des prestataires externes pour la collecte, l'annotation et la recherche de données.
• Travailler avec les clients et les équipes régionales de services professionnels pour comprendre l'évolution des schémas de fraude et intégrer ces enseignements dans le développement produit.
• Accompagner d'autres Data Scientists, favorisant l'excellence technique et l'innovation au sein de l'organisation.

Formation

• Master ou Doctorat en Informatique, Intelligence Artificielle, Mathématiques appliquées, ou dans un domaine connexe.
• Un diplôme d'une Grande École d'ingénieurs ou d'une Université avec un cursus fortement quantitatif est fortement apprécié.

Compétences et exigences

• 4 ans ou plus d'expérience dans la conception, l'entraînement et l'évaluation de modèles de Deep Learning et de Machine Learning avec des outils tels que PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, HuggingFace ou LangChain.
• Une expérience dans une start-up ou au sein d'une équipe interfonctionnelle est un plus.
• Une expérience en Natural Language Processing (NLP) est un plus.
• Excellentes compétences en programmation Python, incluant le traitement, l'analyse et la visualisation de données.
• Solide expérience avec SQL et les requêtes de bases de données pour l'exploration et la préparation des données.
• Familiarité avec les plates-formes cloud (AWS, Azure, …) et les outils data modernes (Snowflake, Databricks, …).
• Capacité démontrée à résoudre des problèmes ambigus, à développer des stratégies fondées sur les données et à définir des critères de succès mesurables.
• Une connaissance des langages de programmation orientés objet ou fonctionnels tels que C++, Java ou Rust est un plus.
• Une expérience avec les outils et pratiques d'ingénierie logicielle (ex. Docker, Kubernetes, Git, pipelines CI/CD) est un atout.
• Connaissance des pratiques ML Ops, du déploiement et du suivi des modèles.
• Compréhension approfondie des méthodes de prévention de la fraude, d'authentification ou de vérification d'identité.
• Excellentes compétences en communication, tant avec des interlocuteurs techniques que non techniques.
• Très bon niveau d'anglais (C1/C2) et expérience confirmée dans des environnements internationaux et multiculturels.
• Capacité à collaborer à travers différents fuseaux horaires et à voyager occasionnellement selon les besoins.

Pourquoi nous rejoindre
Chez
LexisNexis Risk Solutions
, vous rejoindrez une
communauté mondiale d'innovateurs
qui utilisent l'intelligence artificielle pour rendre le monde plus sûr. Vous bénéficierez de
l'autonomie
nécessaire pour explorer de nouvelles idées, des
ressources
pour les concrétiser, et de
l'opportunité d'influencer la manière dont l'IA transforme la prévention de la fraude et la vérification d'identité à l'échelle mondiale
.

Job Description In English
Lead Data Scientist
Preferred location:
Paris, France

LexisNexis Risk Solutions is a global leader in technology and data analytics, tackling some of the world's most complex and meaningful challenges — from stopping cybercriminals to enabling frictionless experiences for legitimate consumers.

As a
Lead Data Scientist
, you will play a key role in shaping the future of our AI capabilities across multiple products within our
Fraud, Identity, and Financial Crime Compliance
portfolio. You will participate in the ideation, research, modeling, and implementation of new AI-driven features — with a strong focus on
Large Language Models (LLMs)
,
Generative AI
, and
advanced Machine Learning
.

Your work will directly impact millions of identity verifications and fraud prevention decisions every day, helping global organizations operate safely and efficiently. You will also contribute to the company's long-term AI strategy and
have an important role
within the data science teams.

Operating within a global organization, you will collaborate closely with engineering labs, analytics teams, and professional services, while staying attuned to customer feedback and business priorities. A strong business mindset, proactive communication, and ability to drive innovation across teams are key to success in this role. You will work primarily on a European schedule but engage frequently with colleagues across multiple time zones and travel when needed.

Key Responsibilities

• Contribute to the research, prototyping, and productionization of new AI and ML features across our product portfolio.
• Partner with Product Managers and Engineering teams to design and deliver impactful, data-driven enhancements.
• Deeply understand existing products and data assets to identify opportunities for AI-driven improvement.
• Design and execute experiments to validate new research ideas and evaluate model performance.
• Train, fine-tune, and optimize LLM and ML models on structured and unstructured data derived from APIs and customer workflows.
• Develop strategies for real-time model inference and scalable deployment.
• Collaborate with external vendors for data collection, annotation, and research initiatives.
• Engage with customers and regional professional services teams to understand evolving fraud patterns and integrate insights into product development.
• Support other data scientists, fostering technical excellence and innovation across the organization.

Education

• Master's degree or PhD in Computer Science, Artificial Intelligence, Applied Mathematics, or a related field.
• Degree from a leading Engineering School (Grand Ecole) or University with a strong quantitative curriculum is highly valued.

Requirements

• 4+ years of experience building, training, and evaluating Deep Learning and Machine Learning models using tools such as PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, HuggingFace, or LangChain.
• Experience in a start-up or a cross-functional team is a plus
• Experience in Natural Language Processing (NLP) is a plus
• Strong programming skills in Python, including data wrangling, analysis, and visualization.
• Solid experience with SQL and database querying for data exploration and preparation.
• Familiarity with cloud platforms (AWS, Azure, …) and modern data stack tools (Snowflake, Databricks, …)
• Proven ability to tackle ambiguous problems, develop data-informed strategies, and define measurable success criteria.
• Familiarity with object-oriented or functional programming languages such as C++, Java, or Rust is a plus.
• Experience with software engineering tools and practices (e.g. Docker, Kubernetes, Git, CI/CD pipelines) is a plus.
• Knowledge of ML Ops, model deployment, and monitoring frameworks.
• Understanding of fraud prevention, authentication, or identity verification methodologies is a plus.
• Excellent communication skills with both technical and non-technical stakeholders.
• Strong English proficiency (C1/C2) and proven experience working in multicultural, international environments.
• Ability to collaborate across time zones and travel occasionally as required.

Why Join Us
At LexisNexis Risk Solutions, you'll join a global community of innovators using AI to make the world a safer place. You'll have the autonomy to explore new ideas, the resources to bring them to life, and the opportunity to shape how AI transforms fraud and identity verification on a global scale.

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