Anti-Fraud Spec II - Cientista de Dados Pleno

À propos du poste

Rejoignez l'équipe Cyber Security & Anti-Fraud de Santander à São Paulo. Vous contribuerez à la prévention des fraudes internes et externes en développant des modèles prédictifs basés sur le Machine Learning.

Missions principales

• Développer et mettre en production des modèles statistiques et de Machine Learning pour la prédiction d'événements rares.
• Réaliser des analyses exploratoires de données (EDA) afin d'identifier patterns, tendances et opportunités.
• Construire des pipelines de formation, validation et suivi des modèles, incluant le traitement de jeux de données volumineux.
• Définir et suivre les métriques de performance (Precision, Recall, F1‑Score, PR‑AUC, ROC‑AUC, KS) dans des contextes de classes déséquilibrées.
• Collaborer avec les métiers pour traduire les problématiques business en solutions analytiques.
• Documenter techniquement les projets et présenter les résultats aux parties prenantes techniques et exécutives.

Profil recherché

• Diplôme en Mathématiques, Informatique, Ingénierie, Physique ou domaine équivalent.
• Solides connaissances en statistique, probabilité et inférence statistique.
• Expérience en modélisation supervisée pour la classification, notamment avec des jeux de données déséquilibrés.

Compétences requises

• Python avancé (Pandas, NumPy, PySpark)
• SQL avancé
• Gestion de version avec Git
• Environnements distribués (Databricks, Spark)
• Modèles : Régression Logistique, Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost, LightGBM, CatBoost
• Techniques de déséquilibre : SMOTE, ADASYN, undersampling, class weights, optimisation de seuil
• Métriques : Precision, Recall, F1‑Score, PR‑AUC, ROC‑AUC, KS
• Validation croisée, prévention de l'overfitting, feature engineering
• Concepts MLOps : déploiement, monitoring de drift et de performance

Ce que nous offrons

• Environnement technologique de pointe et projets à fort impact business.
• Collaboration au sein d’une équipe multidisciplinaire.
• Opportunités de développement professionnel dans le domaine de la cybersécurité et de la data science.