Offre d'emploi Data Scientist Fraude & Lutte Anti-Blanchiment (H/F)
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 recherché
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
Environnement de travail
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