Tes missions

Au sein de l’équipe Data tu travailleras sur la détection de risque / fraude sur la base de nos données de production, en collaboration étroite avec nos Data Scientist :

• Analyse du problème, et analyse de l’existant chez quicksign : comprendre les enjeux business, les typologies de fraude rencontrées, et les solutions existantes chez QuickSign.
• Etude de l’état de l’art : travail de recherche bibliographique sur les approches existantes dans la littérature.
• R&D : définition puis développement d’une preuve de concept de nouvelle modalité de détection de fraude.
• Maintenabilité : un fort accent est mis sur la maintenabilité du code produit par l’équipe, i.e. mise en place et respect de bonnes pratiques (versionning, tests, intégration et développement continu)

Pourquoi nous rejoindre ?

Parce que nous sommes une scale-up, en fort développement, passionnée par l’innovation !
Ce que tu trouveras chez nous :

• Un environnement de travail technophile et stimulant,
• Des interactions dans un milieu technique et fonctionnel challengeant,
• Un cadre riche pour développer tes compétences en python et plus largement en développement informatique,
• Des enjeux liés à la vie d’une plateforme utilisée pour des millions d’ouvertures de comptes annuelles.

Descriptif de l’équipe

QuickSign produit chaque jour des millions de logs relatifs à l’ensemble des ouvertures de compte menées chez nos clients via notre plateforme. Ces logs, très divers, contiennent des informations pouvant être exploitées pour produire des statistiques, mais aussi accélérer le temps de traitement, augmenter le taux de transformation et limiter les fraudes. Notre rôle est donc de construire et alimenter le data lake de QuickSign avec ces informations, et d’y greffer différents ETL (Extract Transform Load), pour du reporting automatisé, des dashboard, ou de la transformation de données brutes pour usage par les data analystes par exemple.
Nous avons aussi une mission R&D : explorer nos données et proposer de nouveaux services et produits.
Améliorer la maintenabilité ainsi que les performances de ces pipelines est donc un point clef pour être à même de proposer toujours plus de données au reste de QuickSign.
L’équipe compte pour l’instant 3 Data Scientist, 3 Data Engineer et 2 Développeur Python, et travaille en collaboration avec l’équipe d’architecture, les équipes marketing et produit, ainsi que les équipes de production.

Requis

• M1 ou M2 en école d’ingénieur ou d’informatique, parcours Data Science / Machine learning.
• Projets d’école ayant requis du développement informatique
• Connaissances en python
  Apprécié
• Docker, Git, stage de recherche

Un premier call de 30min pour faire connaissance
Un entretien technique sur la base d’un article académique à lire à la maison en amont de l’entretien