[Hiring] STAFF Data Scientist @Djamo

Role Description

Dans le cadre de l'expansion de Djamo, nous recherchons un·e Data Scientist Staff – Crédit & Fraude pour prendre la responsabilité technique senior d'un des sujets les plus critiques de notre activité : décider qui a accès au crédit, et protéger nos utilisateurs contre la fraude, à grande échelle.

Rattaché·e à la Head of Data, vous serez la voix technique la plus senior en matière de crédit et de fraude au sein de l'équipe Data. Ce n'est pas seulement un rôle de construction de modèles : vous définirez l'orientation technique de la manière dont Djamo évalue le risque de crédit, détecte la fraude et gère le risque à mesure que nous nous développons sur de nouveaux marchés et produits.

Vos responsabilités principales :

• Définir la stratégie technique et la roadmap pour le risque de crédit et la détection de fraude.
• Concevoir, construire et déployer des modèles statistiques et de machine learning de qualité de production.
• Définir les standards techniques et les bonnes pratiques pour la fonction data science.
• Collaborer étroitement avec les équipes dirigeantes Engineering, Produit, Risque et Opérations.
• Explorer et défendre de nouvelles manières d'utiliser l'IA/ML pour le crédit, la prévention de la fraude et l'inclusion financière.

Qualifications

• Master ou doctorat en data science, informatique, statistiques, ingénierie ou domaine connexe.
• Au moins 7 ans d'expérience en analyse de données à grande échelle, machine learning et modélisation prédictive.
• Une bonne maîtrise de l'anglais.
• La connaissance du cadre réglementaire et prudentiel régissant le crédit et la fraude dans la région est un atout.

Requirements

• Maîtrise approfondie des statistiques avancées appliquées à la modélisation.
• Expertise avancée en Python & SQL.
• Expertise en modélisation du risque (crédit, fraude,...) et bonne connaissance des données de crédit traditionnelles.
• Maîtrise des bibliothèques et frameworks de machine learning.
• Expérience en preprocessing et en feature engineering sur des données structurées et non structurées.
• Expérience de la conception d'expériences et de l'interprétation de leurs résultats.
• Expérience du déploiement et de l'industrialisation de modèles de bout en bout.
• Familiarité avec les plateformes cloud (GCP, AWS, …).
• Maîtrise des outils de visualisation de données.
• Expérience pratique avec Git / systèmes de gestion de versions.

Benefits

• Un impact réel et mesurable sur l'accès aux services financiers.
• Un fort niveau d'ownership avec autonomie sur vos sujets.
• Un environnement complexe et en forte croissance.
• Des standards élevés, sans politique.
• Des opportunités d'évolution réelles.
• Diversité, inclusion et égalité des chances.