Alternant Chargé d’études en sciences des données appliquées à la lutte anti-fraude junior H/F

Retour à la liste des annonces

Banque Finance Big Data Data Science Machine Learning Deep Learning Python Sklearn Text Mining Graph Mining

Nanterre (92)  

BNP Paribas Cardif assure les personnes et ce qui compte pour elles. En plus de 40 ans, nous avons gagné la confiance de 100 millions de clients. Ce n’est pas un hasard. Nous y sommes parvenus en fondant notre entreprise sur la confiance et l’échange, en un mot, le partenariat. Dans les 36 pays où nous sommes présents, nous donnons depuis toujours à nos équipes les moyens de se développer et de construire des solutions d’assurance innovantes.
Rejoindre BNP Paribas Cardif, c’est intégrer une entreprise qui favorise un cadre de travail ouvert et met à l’honneur la créativité, la mobilité et la connectivité de chacun. Nous multiplions les interactions, entre nous et avec des spécialistes extérieurs, pour enrichir sans cesse nos expertises. Nous déployons aussi la culture digitale pour prendre activement part à l’évolution de nos métiers.
Aujourd’hui comme demain, BNP Paribas Cardif s’engage auprès de ses collaborateurs et de tous ceux qui rejoignent l’entreprise, pour bâtir, au quotidien, l’assureur d’un monde qui change.

Dans le cadre de notre développement, nous recherchons :

un(e) étudiant(e) en contrat d’alternance préparant

un Master Informatique, avec une spécialisation en data science

Qualification :
Chargé d’études en sciences des données appliquées à la lutte anti-fraude junior (H/F)
Missions : 
– Vous effectuerez  des retraitements des données à fins d’études (Data Cleaning)
– Vous rechercherez & développerez des solutions de prévention ou détection anticipée (machine learning, deep learning…)
– Vous effectuerez des développements à fins d’intégration opérationnelle (pipe-lines)
– Vous optimiserez des algorithmes développés (calcul distribué, model engineering)

Compétences requises

  • Algorithmique, apprentissage supervisé, non supervisé, Text mining, graph mining

Compétences  informatiques :

  • Langage Python sklearn particulièrement (pyspark serait apprécié)
 Compétences comportementales :
  • Rigueur et précision
  • Capacité d’analyse
  • Capacité à rendre compte et d’adaptation
  • Agir avec intégrité