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Leboncoin
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Description
leboncoin, est le 1er site généraliste de vente entre particuliers en France, leader sur les marchés de l’immobilier et l’automobile, acteur clé sur les biens de consommation de seconde main et sur l’emploi. Chaque mois leboncoin est plébiscité par 30 millions de Français qui apprécient la richesse de son offre et la facilité des échanges qu’il permet au quotidien.
leboncoin a été élu Marque préférée des Français dans les catégories “site de seconde main”, “immobilier” et “automobile” en 2026.
leboncoin, est le 1er site généraliste de vente entre particuliers en France, leader sur les marchés de l’immobilier et l’automobile, acteur clé sur les biens de consommation de seconde main et sur l’emploi. Chaque mois leboncoin est plébiscité par 30 millions de Français qui apprécient la richesse de son offre et la facilité des échanges qu’il permet au quotidien.
leboncoin a été élu Marque préférée des Français dans les catégories “site de seconde main”, “immobilier” et “automobile” en 2026.
Requirements
1. Analyse avancée de la fraude transactionnelle
1. Analyse avancée de la fraude transactionnelle
- Analyser de larges volumes de données transactionnelles pour identifier des patterns de fraude
- Détecter les signaux faibles et typologies émergentes
- Produire des analyses ad hoc pour éclairer les décisions stratégiques (chargebacks, contournement de règles, fraude organisée, etc.)
- Réaliser des analyses post-mortem sur incidents fraude
- Construire et maintenir des datasets dédiés au monitoring fraude
- Définir et suivre les KPIs clés : fraud rate, cost of risk, chargeback rate, false positives, approval rate
- Mettre en place des dashboards robustes pour le pilotage de la performance risque
- Garantir la qualité et la cohérence des données utilisées par l’équipe
- Mesurer l’efficacité des règles et dispositifs existants
- Proposer des améliorations data-driven (règles, seuils, scoring)
- Participer aux expérimentations (A/B tests, roll-out progressif)
- Collaborer avec les équipes data science sur les modèles de scoring
- Travailler avec les équipes Produit Paiement pour intégrer le risk-by-design
- Interagir avec les PSP et partenaires paiement sur les sujets data
- Traduire des problématiques business en analyses quantitatives actionnables