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Afin de mener à bien notre mission l’équipe est composée de Data Engineer, de Data Scientist, de développeurs Python et d’un data analyst. L’équipe se veut jeune dynamique, motivée et très pro-active, l’entraide et la bonne ambiance sont présentes. Le candidat devra donc avoir la personnalité permettant de conserver cette dynamique intacte. Les softs skills sont donc autant essentielles que la technique : bon communiquant, motivé, force de proposition et sociable. La mission : Un programme visant à traiter l’ensemble des uses cases nécessitant l’utilisation d’IA à destination de la Finance a été lancé. Dans le cadre de notre activité nous avons pour mission d’accompagner la phase de cadrage faite par les Product Owner et d’implémenter des solutions adaptées aux besoins exprimés. Pour se faire nous cherchons à renforcer l’équipe actuelle constituée de développeur Full stack (Python\Angular) de data engineer et de data scientist avec un Data Engineer possédant de bonnes compétences en IA générative. La mission principale du profil retenu sera : Concevoir et développer des solutions de traitement de données complexes Implémenter solutions exploitant des modèles d'IA générative Participer à la mise en place de prompts et de RAG Collaborer étroitement avec les Product owner, les autres membres de l’équipe et d’autres DSI afin garantir l'efficacité et la fiabilité des solutions mises en œuvre. Si vous êtes passionné par les défis liés à la manipulation de données non structurées, que vous maîtrisez le Python et que vous avez une solide expérience en Data Engineering et en Ia générative, nous serions ravis de recevoir votre candidature. L’environnement de travail se veut stimulant, il offre des opportunités d'apprentissage continu et des projets innovants au sein d'une équipe dynamique et passionnée par les technologies émergentes. Durant votre intervention vous serez rattaché au responsable de l’équipe de développements tactiques et vous serez supervisé par un membre de l’équipe maitrisant les outils de data science. Vous serez fréquemment au contact du métier, des équipes innovation et d’autres développeurs.

Dans le cadre du renforcement des dispositifs de sécurisation des paiements électroniques et de la lutte contre la fraude, il est recherché un Data Scientist capable d’intervenir sur des problématiques de détection de fraude bancaire, scoring et authentification forte, analyse massive de données transactionnelles et optimisation de modèles prédictifs en environnement critique. Le poste s’inscrit dans un contexte à forts enjeux réglementaires et opérationnels, avec des traitements en temps réel et des volumes de données importants. Le contexte fonctionnel couvre : Paiement électronique & cartes bancaires Lutte contre la fraude Authentification forte Conformité réglementaire Analyse de risques transactionnels 🧩 MissionsAnalyse & Modélisation Analyse exploratoire et statistique de données transactionnelles massives Conception et amélioration de modèles de Machine Learning pour la détection de fraude Feature engineering sur données temporelles et comportementales Optimisation des performances des modèles (précision, recall, stabilité) Industrialisation & Production Déploiement et suivi de modèles de scoring en environnement de production Monitoring des performances des modèles (drift, précision, recall) Automatisation des traitements et du reporting analytique Participation à l’amélioration continue des pipelines data Collaboration métier Interaction avec les équipes sécurité, fraude et conformité Traduction des besoins métier en solutions data Création de tableaux de bord et visualisations exploitables par les métiers Documentation et présentation des résultats 🛠️ Environnements techniquesLangages & Data Science Python R SQL Machine Learning & IA Scikit-learn XGBoost / LightGBM / Random Forest PyTorch (optionnel) Approches RAG / NLP (bonus) Data Engineering & Big Data PySpark Écosystème Hadoop Traitements batch et temps réel Data & Visualisation Power BI Pandas NumPy Excel avancé Environnements complémentaires Elasticsearch PostgreSQL API Data / JSON Industrialisation de modèles ML Outils métiers (paiement / fraude) Plateformes de scoring temps réel (type Feedzai ou équivalent) Outils d’authentification forte Analyse comportementale fraude