Stage de 6 mois – Machine Learning & Détection d’Anomalies
MARKET PAY – Nous connaître
Fintech française fondée en 2016, Market Pay conçoit et fournit des solutions de paiement omnicanales et internationales aux retailers et e-commerçants. Son but ? Soutenir la croissance des commerçants grâce à sa gamme de solutions étendue qui réinvente l’expérience client, qu’il s’agisse d’un usage 100% nomade, 100% digital ou de magasin connecté.
Avec plusieurs acquisitions internationales, Market Pay compte déjà plus de 300 collaborateurs en France et à l’international !
Contexte
Nous recherchons un(e) stagiaire passionné(e) par le Machine Learning et son application aux problématiques métiers. Vous travaillerez sur deux axes principaux :
- Détection d’anomalies sur nos données à l’aide de méthodes de Machine Learning.
- Détection de fraude basée sur des méthodes de graphes, en explorant des approches avancées comme les réseaux de relations ou les embeddings de graphes.
En plus de ces projets, vous participerez à la mise en place d’outils facilitant le développement d’use cases Machine Learning au sein de l’entreprise.
Missions
- Explorer et expérimenter différentes approches de détection d’anomalies.
- Appliquer des méthodes de graphes pour détecter des comportements frauduleux.
- Développer des pipelines de machine learning industrialisables.
- Mettre en place des outils et bonnes pratiques pour accélérer le développement de modèles ML en entreprise.
- Collaborer avec les équipes Data et IT pour assurer l’intégration des modèles en production.
- Proposer de nouveaux use cases ML en allant directement voir les Product Owners et métiers pour identifier des besoins pertinents.
Profil recherché
- Bac +5 en école d’ingénieur ou master en Data Science, Machine Learning, IA.
- Bonnes compétences en Python et en modélisation de données.
- Expérience avec les frameworks de machine learning (Scikit-learn, …).
- Maîtrise de SQL pour interagir avec les bases de données.
- Connaissance de Airflow et des outils d’orchestration de workflows.
- Un plus : une expérience avec les graphes et des bibliothèques comme NetworkX, Neo4j ou GraphML.
- Esprit d’initiative et autonomie : capable de rechercher l’information par lui-même et d’interagir avec les équipes métier pour détecter de nouveaux cas d’usage.
POURQUOI NOUS REJOINDRE ?
- Un stage stimulant avec une application concrète du machine learning sur des problématiques métier.
- Une équipe bienveillante et à la pointe des technologies Data & ML.
- L’opportunité d’avoir un impact direct sur l’amélioration des outils et processus de l’entreprise.
- Rejoindre une entreprise internationale et travailler avec des personnes talentueuses & passionnées venant d'horizons divers, avec des compétences et des expériences de vie différentes !
- Le bien-être de nos collaborateurs est cœur de nos préoccupations, nous sommes d’ailleurs labellisés Happy@Work et Tech@Work
- La RSE est une de nos priorités, nous avons obtenu la médaille d'Argent Ecovadis
- Des soirées entreprises régulières pour se détendre entre collègues et faire connaissance
INFOS PRATIQUES : - Début de contrat : Dès que possible
- Contrat : Stage 6 mois
- Lieu :120 rue Réaumur, 75002 Paris (Metro Sentier)
Market Pay est un employeur offrant l'égalité des chances pour toute minorité, handicap, identité de genre ou orientation sexuelle.
- Département
- Product & Solutions
- Localisations
- Paris
À propos de Market Pay
Founded in 2016, Market Pay knows the European retail ecosystem and its payment stakes.
Based on its knowledge of payment within Carrefour Group, Market Pay is now providing its expertise and solutions on payment value chain to new clients. Leveraging an industrial platform, Market Pay simplifies new payment means acceptance and acquiring - both online and POS; offers payment cards – prepaid, gift; and enables new user experience for checkout.
As an active member in financial and regulatory institutions, Market Pay makes a real contribution to the future of payment of its clients.
Stage de 6 mois – Machine Learning & Détection d’Anomalies
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