Offre d'emploi : Data Scientist (Détection des Risques et Fraudes) chez Evolution

Description de l'entreprise

Evolution est un développeur et fournisseur B2B leader mondial de jeux et services pour l'industrie du casino en ligne. Avec une équipe de plus de 11 000 professionnels répartis dans plus de 20 localisations, nous offrons une expérience joueur sans faille sur mobile, tablette et ordinateur, proposant de véritables tables avec de vrais croupiers en temps réel. Nos marques incluent Evolution, Red Tiger, NetEnt, Ezugi et Big Time Gaming, offrant de multiples favoris primés des joueurs. Cotée sur le Nasdaq Nordic, Evolution AB a une capitalisation boursière de plus de 25 milliards d'euros.

Chez Evolution, nous nous épanouissons en repoussant les limites pour offrir une expérience joueur impeccable. Notre équipe d'ingénierie assure des produits de qualité supérieure et des services fiables avec une solide compétence interne. Notre pile logicielle moderne soutient plus de 270 déploiements automatisés par mois vers notre principal environnement en direct, fonctionnant 24/7/365 à l'échelle mondiale.

Description du poste

Nous recherchons un Data Scientist passionné, spécialisé dans la détection des risques et des fraudes. Vous jouerez un rôle crucial dans la conception et le développement de modèles d'apprentissage automatique pour améliorer nos capacités de détection des fraudes.

Principales tâches et responsabilités :

• Analyser, concevoir et développer des modèles d'apprentissage automatique pour des cas d'utilisation de détection de fraude.
• Collaborer avec les parties prenantes commerciales et techniques pour choisir les meilleures solutions d'apprentissage automatique.
• Travailler en étroite collaboration avec les ingénieurs de données pour identifier et utiliser les ensembles de données et les méthodes de représentation des données optimales.
• Rechercher et mettre en œuvre des algorithmes et des outils d'apprentissage automatique adaptés.
• Développer des métriques et des processus d'évaluation pour mesurer la performance et l'impact des modèles.
• Former, tester et re-former les modèles d'apprentissage automatique pour améliorer la précision.
• Collaborer avec les membres de l'équipe pour déployer les modèles d'apprentissage automatique dans les environnements de production.
• Utiliser et étendre les bibliothèques et cadres d'apprentissage automatique existants selon les besoins.

Qualifications :

• Un diplôme universitaire dans un domaine numérique (Apprentissage Automatique, Statistiques, Mathématiques, Informatique, Physique, Ingénierie, etc.).
• Capacité prouvée à comprendre, interpréter et expliquer les données commerciales.
• Au moins 3 ans d'expérience professionnelle dans un domaine lié à la science des données.
• Une solide compréhension de l'algèbre linéaire et de la modélisation statistique.
• Expertise dans au moins un domaine d'apprentissage automatique tel que la régression, la classification, le regroupement, l'exploration de motifs ou l'optimisation.
• Maîtrise du SQL
• Compétence en Python, particulièrement avec des packages tels que Pandas, Numpy, et Matplotlib (ou équivalent).
• Expérience avec au moins un cadre d'apprentissage automatique tel que Scikit-Learn, Keras, Tensorflow, Pytorch, ou MLLib.
• Très bon niveau en anglais écrit et parlé.
• Excellentes compétences en communication et une approche pragmatique de