Data Scientist

il y a 1 semaine


Paris, Île-de-France FinDiT Consulting Temps plein

FinDiT Consulting est un cabinet de conseil spécialisé dans l'accompagnement des acteurs financiers dans la transformation digitale.

Notre offre s'articule autour de deux axes majeurs :

  • Le Conseil en accompagnement Digital, ou comment aider nos clients à converger vers des solutions digitales correspondant à leur métier (digitaliser un process de production de RFP, éliminer les frottements entre équipes legal/compliance/marketing lors de productions documentaires produits, etc....).
  • Et l'activité de prestation de consultants, avec une approche finance/IT sur les métiers de la MOA, chefferie de projet, applicatif, technico fonctionnel, Big Data.

Nos principaux clients sont des Grands Groupes bancaire, Asset Managers, Assurance, Brokers, Bourse...

Pour accompagner notre croissance nous recherchons un(e) Consultant(e) Business Analyste spécialisé dans le secteur de l'Asset Management (Gestion d'actifs) H/F.

Les consultants rejoindront les équipes de gestion d'actifs en fonction de leurs compétences (voir ci-dessous) et travailleront sur la définition du modèle organisationnel et opérationnel cible, la préparation opérationnelle des étapes clés et la mise en œuvre du modèle cible. Les consultants seront dédiés aux équipes internes en renfort dans le projet global. Ils devront également apporter leur soutien dans certaines tâches opérationnelles des équipes commerciales.

missions principales

Contexte

Dans le cadre du renforcement de nos équipes Data, nous recherchons un Data Scientist confirmé (minimum 3 ans d'expérience) pour intervenir sur un périmètre stratégique de lutte contre la fraude au sein d'un acteur majeur du secteur des paiements.

Vous rejoindrez une équipe spécialisée dans l'analyse avancée, le machine learning et la détection d'anomalies afin de sécuriser les transactions et améliorer les modèles de scoring fraude.

Vos missions :

En tant que Data Scientist, vous serez responsable de :

  • Développer et optimiser des modèles de détection de fraude (ML / DL).
  • Concevoir et industrialiser des pipelines Data sous Spark.
  • Travailler sur des problématiques d'anomalies, de scoring, de segmentation, et d'analyse comportementale.
  • Analyser des volumes de données importants issus des systèmes de paiements.
  • Contribuer à l'amélioration continue des outils de contrôle et d'investigation.
  • Travailler en étroite collaboration avec les équipes engineering, sécurité, conformité et métier.

profil recherché

Compétences recherchées

  • Vous êtes curieux, rigoureux, proactif.
  • Vous aimez travailler sur des sujets sensibles et critiques.
  • Vous maîtrisez l'analyse de données à grande échelle et la mise en production de modèles.
  • Vous avez un esprit d'équipe et un bon sens de la communication.

Compétences requises

Techniques

  • Minimum 3 ans d'expérience en Data Science.
  • Maîtrise de Spark (PySpark idéalement).
  • Solides compétences en Python, machine learning, statistiques.
  • Connaissance des environnements cloud (AWS / GCP / Azure) appréciée.
  • Expérience en industrialisation de modèles (MLflow, Airflow, CI/CD...) est un plus.

Métiers

  • Connaissance du secteur des paiements ou d'un domaine similaire (banque, fintech).
  • Expérience dans des problématiques de lutte contre la fraude fortement appréciée.

Localisation : IDF

Démarrage : ASAP


  • Stage Data Scientist

    il y a 1 semaine


    Paris, Île-de-France un emploi de Stage Data Scientist chez Mirakl Temps plein

    About MiraklMirakl is the leading provider of eCommerce software solutions. Mirakl's suite of solutions provides enterprises with a transformative way to drive significant growth and efficiency in their online business. Since 2012, Mirakl has been pioneering the platform economy, empowering retail and b2b enterprises with the most advanced, secure and...

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    il y a 6 jours


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  • Data scientist

    il y a 1 semaine


    Paris, Île-de-France Collective Temps plein

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  • Data Scientist

    il y a 6 jours


    Paris, Île-de-France Ad Scientiam Temps plein

    Descriptif du poste :Le Pôle Data Science d'Ad Scientiam est constitué de 4 Data Scientists, 1 Data Engineering Tech Lead et 1 Lead Data Scientist. L'équipe contribue au développement et à l'intégration de biomarqueurs digitaux qui permettent d'améliorer le suivi et la prise en charge de maladies variées (dont la Sclérose en Plaque et la...

  • Data scientist

    il y a 1 semaine


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  • Data scientiste

    il y a 6 jours


    Paris, Île-de-France Craftman data Temps plein

    La Direction Technique du Numérique mène des projets transverses en étroite collaboration avec les autres directions, notamment la direction Data. La Direction Data, au sein de la Direction du Numérique, a été créée avec la volonté de faire de la Data un levier de croissance des offres numériques.La Direction Data a 3 grandes missions : maximiser...

  • Data scientist

    il y a 2 semaines


    Paris, Île-de-France IPANEMA Technology Temps plein

    Ce rôle de Data Scientist est une nouvelle création de poste, avec un démarrage envisagé en janvier 2026.Le Data Scientist rejoindra l'équipe pour travailler sur des projets d'analyse de données, d'apprentissage automatique (Machine Learning - ML), de collecte de données et de développement d'applications/solutions.Les principales responsabilités...

  • Data Scientist

    il y a 6 jours


    Paris, Île-de-France Qube Research & Technologies Temps plein

    Qube Research & Technologies (QRT) is a global quantitative and systematic investment manager, operating in all liquid asset classes across the world. We are a technology and data driven group implementing a scientific approach to investing. Combining data, research, technology and trading expertise has shaped QRT's collaborative mindset which enables us to...

  • data scientist

    il y a 1 semaine


    Paris, Île-de-France UCASE CONSULTING Temps plein

    Contexte :Dans le cadre du développement de nos projets IA, nous recherchons un Data Scientist expérimenté maîtrisant Vertex AI et les technologies modernes de modélisation et d?industrialisation.Missions :Développement et entraînement de modèles ML/IA (supervisé, non supervisé, deep learning).Utilisation avancée de Vertex AI (training, pipelines,...