Observé chez
Lead Data Scientist IA Générative
Cybersécurité et Fraude
Informatique
Paris
PyTorchTensorFlowscikit-learnHuggingFaceLangChainPythonSQLAWSAzureSnowflakeDatabricksDockerKubernetesGitCI/CD
PyTorch
TensorFlow
Python
AWS
Azure
Docker
Kubernetes
GitRôle
Pilotage de la recherche et mise en production de modèles IA/ML pour la prévention de fraude et vérification d'identité
Technologies
PyTorchTensorFlowscikit-learnHuggingFaceLangChainPythonSQLAWSAzureSnowflakeDatabricksDockerKubernetesGitCI/CD
Contextes
CybersécuritéPrévention de la fraudeVérification d'identitéConformité financière
Compétences
Deep LearningMachine LearningLarge Language Models (LLM)Generative AINatural Language Processing (NLP)Entraînement et fine-tuning de modèlesOptimisation de modèlesInférence en temps réelDéploiement à grande échelleExpérimentation et validationData wrangling et visualisationExploration et préparation de donnéesML OpsMonitoring de modèlesRésolution de problèmes ambigusStratégie data-drivenCommunication technique et non-techniqueLeadership technique
Challenges détectés
5 enjeux- Transformation
Développer et déployer des modèles IA/ML innovants pour la prévention de fraude et vérification d'identité
- Optimisation
Optimiser les performances des modèles LLM et ML sur données structurées et non structurées
- Conformité
Assurer la conformité et la sécurité dans les décisions de prévention de fraude
- Optimisation
Adapter les modèles aux évolutions des schémas de fraude
- Autre
Piloter l'excellence technique et l'innovation au sein des équipes data science