Manager : Piarrech CREPIN 

RRH : Ghania RAHAL

Chargé de Recrutement : Mehdi AMZAL

Les missions confiées aux Data-Scientists en charge de la lutte contre la fraude sont de 4 types :

1) Lutte contre la fraude

-  Identification des situations de fraude sur leur périmètre via des analyses ad hoc et documentées 
-  Identification des données pertinentes (disponibles ou non) nécessaires à la lutte contre la fraude
-  Réalisation, amélioration et documentation de règles ad hoc couvrant les situations de fraude
-  Réalisation, amélioration et documentation de modèles statistiques prédictifs permettant d’identifier de manière proactive les fraudes à venir
-  Monitoring des performances des règles et modèles et publication de tableaux de bord associés
-  Monitoring des données sources et production d’alertes si nécessaire

2)  Communication et documentation

-  Documentation et préparation des différents supports de comités et autres réunions 
- Participation à la comitologie et aux autres réunions d’échange

3) Participation aux projets Data lutte contre la fraude

-  Identification des outils (algorithmes, …) et données manquantes nécessaires 
-  Participation à la comitologie des projets Data 
-  Réalisation, amélioration et documentation des données de l’architecture en médaillon des cas d’usages lutte contre la fraude
-  Réalisation, amélioration et documentation de la gestion de la qualité de la donnée

4) Transverse Direction Pilotage de la Fraude

-  Assistance et réalisation d’analyses ponctuelles
-  Participation aux reportings 

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Un accompagnement managérial pourra être mis en place.

Un(e) Data-Scientist en charge de la lutte contre la fraude doit posséder un ensemble complet de compétences techniques et comportementales pour analyser, interpréter et valoriser les données efficacement, tout cela couplé avec un esprit critique, des capacités de communication efficaces, un sens de l'organisation et de la rigueur, ainsi qu'une curiosité intellectuelle pour explorer en profondeur les données et proposer des solutions adaptées aux problématiques métier de la lutte contre la fraude.

  Compétences techniques essentielles
 

Maîtrise de langage de programmation comme Python, R, SQL, …
-  Solides connaissances en statistiques appliquées et probabilités pour modéliser et interpréter les données
-  Expertise en machine learning et intelligence artificielle pour concevoir et déployer des modèles prédictifs
-  Compétences en nettoyage, préparation et traitement de données massives (big data)
-  Maîtrise d’outils comme Amadea StatMining