Observé chez
Data Scientist R&D Paiements
Finance
Informatique
Lyon
Rôle
Recherche et développement de méthodes d'analyse de données pour accélérer les modèles de machine learning et améliorer la détection de fraude dans les paiements.
Contextes
Paiements
Compétences
Sélection de variablesRéduction de dimensionnalitéAnalyse de concept driftDétection de fraudeMachine learning
Challenges détectés
2 enjeuxLes principaux enjeux identifiés chez Worldline Global, avec les technologies et compétences associées.
- 01Optimisation
Accélérer les modèles de machine learning pour la détection de fraude
Compétences clés
Sélection de variablesRéduction de dimensionnalité - 02Optimisation
Améliorer la détection de fraude dans les paiements par l'analyse de concept drift
Compétences clés
Analyse de concept driftDétection de fraude