Data Scientist - Fraud Risk FM

Qui sommesnous

BTP artisanat commerce VTC conseil freelances Blank est une application appuye 100% par le Crdit Agricole et accompagne tous les mtiers du travail indpendant en rpondant leurs besoins spcifiques. Comment En alliant un compte professionnel et un espace de gestion administrative et financire. Notre mission est claire : soutenir les Indep en facilitant leur quotidien grce une application ractive et pratique.

Avec Blank mettez toutes les chances de votre ct pour russir !

Nos valeurs ajoutes :

Une ouverture de compte ultrarapide (5 minutes environ)

Un outil ddition de devis et factures complet et intuitif

Lautomatisation de la dclaration URSSAF (Blank est le premier acteur bancaire proposer cette fonctionnalit) et de nombreux autres outils indits.

Notre quipe support est disponible 7j/7 par mail et tlphone et nos experts mtiers sont forms aux sujets administratifs juridiques et comptables.

Des assurances 100% adaptes aux alas de la vie des indp (garanties matriel hospitalisation RC Pro prvoyance).

En bref la promesse client de Blank est de donner toute la confiance ncssaire pour dvelopper votre entreprise et russir.

Dj dans le top 3 des comptes pros en ligne Blank est n en 2019 au sein du startup studio La Fabrique financ par le Groupe Crdit Agricole 10me groupe bancaire mondial. Nous comptons dsormais prs de 70 talents et une premire campagne TV qui a touch 15 millions de personnes en France.
Notre ambition Avec notre leve de fonds de 47 millions deuros en 2023 on veut continuer acclrer notre forte croissance en France et en Europe !

Notre quipe

Nous sommes convaincus que cest en construisant une quipe Data solide et enthousiaste que nous btirons des outils dcisionnels puissants qui rpondent au besoin de nos utilisateurs.

A ce jour lquipe globale est compose 80 talents avec notamment ct data : FranoisTeam Lead Data Briac Lorine et VincentData Analysts.

Nous cherchons aujourdhui intgrer un(e) nouveau / nouvelle DataScientist mais aussi bientt un(e) Data Engineer !

Notre stack technique

Data : Python (pandas PySpark)
Architecture et Infrastructure Microservices & serverless base sur AW ECS (en minorit) AWS VPC Infra as code avec CloudFormation
Base de Donnes et Stockage : DynamoDB Aurora (en minorit) S3 SQL AWS Open Search
Data et Analyse : Glue Athena Metabase Tableau SageMaker
Machine Learning : TensorFlow PyTorch
Versioning : Git

Si tu as des questions cest parfait et ce sera pour toi loccasion de les poser lorsque tu rencontreras Franois notre Team Lead Data !

Rle et missions

Lensemble de lquipe Data travaille sur le suivi et lamlioration continue de la qualit des donnes la mise en place dalgorithmes et sur lacculturation des quipes mtier aux pratiques data.

Au cur de cette quipe et en troite collaboration avec lquipe Fraud tu joueras un rle crucial dans le dveloppement et lamlioration des algorithmes de dtection de fraude ds ton arrive.

A moyen et long terme nous aurons aussi besoin de tes comptences pour amliorer en continu nos modles de scoring client et de monitoring des transactions.

Tu seras galement charg de former et de soutenir nos quipes internes partageant tes connaissances et favorisant une culture axe sur la Data Science.

Tes missions plus en dtails (si tu les acceptes) :

• Amliorer les modles existants : Travailler continuellement sur lamlioration des modles de dtection de fraude et de scoring client.
  
• Analyser des donnes complexes : Raliser des analyses spcifiques pour identifier des patterns complexes et des comportements risque.
  
• Collaborer avec les quipes oprationnelles de Fraud : Assurer la cohrence et la qualit des alertes remontes et proposer de nouvelles analyses effectuer.
  
• Animer des ateliers : amliorer lutilisation des outils de data science par les quipes mtier.
  
• Dvelopper et participer au dploiement des modles prdictifs : Utiliser des techniques de machine learning pour dvelopper des modles adapts aux besoins internes.
  
• Mettre en place un monitoring des algorithmes de dtection de fraude : Assurer le bon fonctionnement des systmes de scoring et de surveillance des transactions (TMS).
  
• Participer la cration dune communaut datadriven : Contribuer lacculturation la Data au sein de lentreprise en animant des ateliers de rflexion.
  
• Documenter et communiquer les rsultats : Rdiger des rapports clairs et comprhensibles pour prsenter les rsultats des analyses et des modles.
  
• Assurer la conformit rglementaire : Comprendre et intgrer les enjeux rglementaires lis notre activit de service de paiement dans les modles et analyses.

Ce que nous recherchons

Pour intgrer notre quipe Data en tant que Data Scientist nous recherchons un(e) candidat(e) passionn(e) par la data dot(e) dune expertise solide en machine learning et en analyse de donnes et capable de travailler de manire autonome.

Et plus prcisment :

• 2 5 ans dexprience professionnelle sur des projets Data Science actionnables idalement en environnement scaleup
  
• Matrise de Python (pandas scikitlearn) et de SQL (bonus : NoSQL).
  
• Connaissances en statistiques machine learning et deep learning.
  
• Idalement une exprience avec SageMaker ou une autre plateforme ML du march comme Dataiku ou Databricks.
  
• Matrise de Git pour le versioning.
  
• Des comptences en visualisation de donnes idalement avec des outils comme Tableau ou Quicksight sont un plus.
  
• Idalement une exprience avec les services AWS (une certification est un plus).
  
• Capacit analyser de grandes quantits de donnes notamment avec des outils Big Data comme Hadoop ou PySpark.
  
• Connatre idalement les sujets lis la fraude.
  
• Aptitude communiquer et vulgariser les rsultats techniques un public nontechnique.
  
• Esprit curieux critique et autonome avec de bonnes comptences en rsolution de problmes.
  
• Anglais courant (niveau C1) litalien est un plus.

Ce que nous proposons

En rsum tu joueras un rle impact fort dans la tribu Data de Blank et les quipes Fraud.

Tes ides seront les bienvenues sur lensemble des sujets data venir et les sujets build sont nombreux dans un contexte de recherche oprationnelle aux cts de lquipe Fraud !

En tant que pionnier(e) sur le Data Science chez Blank tu auras la possibilit de mettre en application des modles ML avancs dans un contexte agile de dtection de fraudes (Algorithme gntique Classification nonsupervise ).

Enfin tu seras accompagn(e) tout au long de ton volution et nous veillerons ce que tu aies toutes les cartes en main pour te permettre dtre panoui(e) au quotidien.

Et plus concrtement :

• Salaire fixe attractif
• Remote possible 2 3 jours par semaine
• Horaires flexibles
• 10 jours de RTTs/an
• Un MacBook Pro M3
• Prime pour le tltravail : 400 tous les 2 ans pour tquiper en matriel informatique
• Prime pour renouveler ton tlphone portable : 500 tous les 2 ans
• Prime danciennet : au bout de 3 ans danciennet 12% de la rm annuelle brute
• Un compte formation Blank abond de 200 par mois
• Une prime vacance : 1% du brut peru par an pour les vacances dt
• Tickets restaurants : LunchrSwile 905 (pris en charge @60% par lentreprise)
• Mutuelle Alan Blue (prise en charge @70% par lentreprise)
• Abonnement transport (pris en charge @55% par lentreprise)
• Prime de mobilit de 3733 par mois si tu nutilises pas les transports en commun
• Des primes de cooptation de 500 (alternance ) et 1 500 (CDI)
• Un CSE
• Des team buildings rguliers dont 1 voyage de 3 jours par an
• Des cours de sport pris en charge 50% via Gymlib
• quipe soude & bonne ambiance

Droulement des entretiens

Notre approche est conue pour dcouvrir non seulement les comptences techniques mais aussi les personnalits qui enrichissent notre quipe.

Voici un aperu de notre processus en quatre tapes :

1. Screening avec Hugo Talent Acquisition (Visio 30 min) : Cest loccasion pour nous de mieux te connatre comprendre tes motivations et valuer tes adquation avec notre culture dentreprise.
2. Echange avec Franois Team Lead Data (Visio 60 min) : Vous aurez lopportunit de discuter en profondeur de tes comptences techniques et de ton exprience dans le domaine des donnes.
3. Use Case en autonomie suivi dun dbrief avec Franois (Sur site 60 min) : Nous te prsenterons un cas pratique rsoudre en asynchrone suivi dune session de dbriefing avec Franois pour discuter de ton approche et de tes solutions.
4. Echange culture fit avec Simon notre CEO (Sur site 15 min) pour discuter de ta vision et de tes ambition et voir comment tu pourrais contribuer notre mission suivi dun dej dquipe !