Data Scientist (Fraud)

Moniepoint Inc. est une entreprise de technologie financière de premier plan qui fournit une plateforme transparente permettant aux entreprises d'accepter des paiements numériques, d'accéder au crédit et d'utiliser des outils simples de gestion d'entreprise pour se développer facilement.

Nous recherchons un Data Scientist pour être au cœur de notre lutte contre la fraude, en construisant les modèles, les expériences et les systèmes de détection qui protègent des millions de clients et de commerçants sur notre plateforme. Ce poste à fort impact se situe à l'intersection de l'apprentissage automatique, du produit et de l'ingénierie, où votre travail façonnera directement la manière dont Moniepoint détecte et répond aux menaces de fraude émergentes.

Vous êtes un Data Scientist motivé par les données, intellectuellement curieux, et stimulé par les problèmes difficiles liés à la fraude et à la criminalité financière. Vous prototyperez et déploierez des modèles de ML, concevrez des expériences et découvrirez de nouveaux signaux de fraude à travers notre écosystème, en collaborant étroitement avec les ingénieurs, les chefs de produit et les analystes pour transformer votre travail en systèmes de production.

Responsabilités :

Prototyper, évaluer et contribuer à la production de modèles d'apprentissage automatique pour la détection de la fraude ; assurer leur suivi continu et leurs cycles de réentraînement.

Concevoir et exécuter des expériences pour mesurer l'impact des interventions anti-fraude, en équilibrant l'expérience client et la réduction des pertes.

Dimensionner les typologies de fraude à travers nos gammes de produits pour éclairer les priorités et les décisions d'investissement.

Construire et maintenir des systèmes de détection d'anomalies pour faire surface aux nouveaux vecteurs de fraude avant qu'ils ne prennent de l'ampleur.

Travailler en étroite collaboration avec les opérations de fraude, les ingénieurs, les chefs de produit et les analystes de données pour traduire les sorties des modèles en mesures d'atténuation concrètes.

Expérience et parcours :

Une solide base en statistiques avec un diplôme dans un domaine quantitatif (statistiques, mathématiques, ingénierie, informatique ou similaire).

3 ans ou plus d'expérience en science des données, science de la décision ou analytique des risques dans le domaine de la fraude, des paiements ou de la criminalité financière.

Expérience pratique de la construction et du déploiement de modèles d'apprentissage automatique en environnement de production.

Une expérience en fraude, risque ou services financiers est un atout majeur.

Une solide maîtrise des fondamentaux de la science des données : expérimentation, inférence statistique, évaluation de modèles et ingénierie des caractéristiques.

Aisance à travailler dans des équipes interfonctionnelles dynamiques avec des attentes élevées en matière de responsabilité.

**

**

Maîtrise de Python et SQL ; aisance à travailler sur l'ensemble du cycle de vie du développement de modèles.

Un instinct d'investigation — vous aimez fouiller dans les données pour trouver des schémas que d'autres manquent.

La capacité de communiquer clairement les résultats techniques à des parties prenantes non techniques et de traduire les informations en actions.

Ce à quoi ressemble le succès dans ce rôle :

Des modèles de ML et des systèmes de détection d'anomalies de qualité production qui font efficacement surface et atténuent les nouveaux vecteurs de fraude avant qu'ils ne prennent de l'ampleur.

Des expériences bien conçues qui équilibrent avec succès l'expérience client et la réduction des pertes dues à la fraude.

Un dimensionnement clair des typologies de fraude qui oriente efficacement les priorités produit et les décisions d'investissement stratégiques.

Un alignement interfonctionnel fluide où les sorties techniques des modèles sont systématiquement traduites en mesures d'atténuation de la fraude dans le monde réel.

Méthode de candidature :

Les personnes intéressées et qualifiées peuvent

[Click the Apply button below to apply, and Create my CV to build a CV tailored to this offer, professionally]