Ingénieur Développement Solutions d’IA en détection de fraude F/H

Le groupe BeYs crée et assure le suivi de solutions numériques dans le traitement de données sensibles sur des secteurs d’activités exigeants tels que la santé, la sécurité et la confiance numérique

Leader national de la sécurisation des données, nous déployons ces solutions grâce à des technologies de pointe notamment au niveau des communication et transactions électroniques.

Notre division Be Ys Research travaille aujourd’hui avec nos clients pour établir des systèmes de sécurité de pointe en utilisant les tehniques et modèles d’IA. Nous nous développons notamment sur l’utilisation dans la détection de la fraude et cherchons à renforcer notre équipe de développement.

Le poste

Rejoignez notre équipe Be Ys Research et participez à un grand projet autour de la détection de la fraude (fraude à l’identité, fraude documentaire, opération financière frauduleuses…). Basé au coeur de Paris et entouré de chercheurs, de développeurs et d’experts IA, venez nous aidez à livrer de nouveaux produits d’IA qui accompagnerons nos clients dans la protection de leur activité.

Vos responsabilités :

• Développer et implémenter des algorithmes de machine learning pour détecter et prévenir la fraude.
• Collaborer avec les équipes de data science pour intégrer les modèles de détection de fraude dans les systèmes de production.
• Optimiser et améliorer les performances des modèles existants.
• Participer à la conception et à l’architecture des solutions logicielles pour assurer leur scalabilité et leur fiabilité.
• Effectuer des tests et des validations pour garantir l’efficacité des solutions déployées.
• Maintenir une veille technologique sur les dernières avancées en matière de lutte contre la fraude et d’intelligence artificielle.

Requirements

Qualifications :

• Diplôme en informatique, ingénierie, ou domaine connexe.
• Expérience significative en développement de logiciels et en programmation (Python, Java, etc.).
• Compétences solides en machine learning et en deep learning.
• Connaissance des frameworks de machine learning tels que TensorFlow, PyTorch, ou scikit-learn.
• Expérience avec les bases de données SQL et NoSQL.
• Bonnes compétences en résolution de problèmes et en analyse de données.
• Capacité à travailler en équipe et à communiquer efficacement.

Atouts supplémentaires :

• Expérience dans le domaine de la sécurité informatique ou de la lutte contre la fraude.
• Connaissance des techniques de traitement du langage naturel (NLP).
• Familiarité avec les outils de big data tels que Hadoop ou Spark.