Data Scientist – Fraud

🕒 il y a 3 mois

🇿🇦 Afrique du Sud – Télétravail

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🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

📊 Data Scientist

👻 Score fantôme 39%

Ce que ça veut dire : la probabilité que personne ne recrute vraiment pour cette offre.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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Moniepoint Inc. est l'écosystème financier tout-en-un de l'Afrique qui offre des solutions fluides de paiements, de banque, de crédit et de gestion d'entreprise pour plus de 10 millions d'entreprises et d'individus. En tant que principal acquéreur de commerçants du Nigéria, Moniepoint soutient la majorité des transactions par terminal de paiement électronique (TPE) dans le pays. L'entreprise traite 17 milliards de dollars chaque mois tout en assurant des opérations rentables. Depuis le début de ses opérations en 2019, Moniepoint continue de soutenir les entreprises grâce à sa plateforme complète de services financiers, faisant des progrès significatifs en matière d'inclusion financière sur les marchés émergents.

Description

• Prototype, evaluate, and help produce machine learning models for fraud detection • Own ongoing model monitoring and retraining cycles • Design and run experiments measuring fraud-intervention impact while balancing customer experience and loss reduction • Size fraud typologies across product lines to inform prioritization and investment decisions • Build and maintain anomaly detection systems to identify novel fraud vectors before they scale • Collaborate with fraud operations, engineers, product managers, and data analysts to translate model outputs into real-world mitigations • Develop production-grade ML models and detection systems protecting customers and merchants • Support product prioritization and strategic investment decisions through fraud analysis

🎯 Exigences

• Strong foundation in statistics with a degree in a quantitative field (Statistics, Mathematics, Engineering, Computer Science, or similar) • 3+ years of experience in data science, decision science, or risk analytics within fraud, payments, or financial crime • Hands-on experience building and deploying machine learning models in a production environment • Fraud, risk, or financial services experience is a strong plus • Solid grounding in experimentation, statistical inference, model evaluation, and feature engineering • Proficiency in Python and SQL • Comfort working across the full model development lifecycle • Ability to communicate technical findings clearly to non-technical stakeholders and translate insights into action • Comfort working in fast-paced, cross-functional teams with high ownership expectations

🏖️ Avantages

• Pension • Health insurance • Annual bonus • Attractive salary • Learning and development-focused environment • Knowledge sharing, training, and regular internal technical talks • People-first culture prioritizing team-member well-being • Inclusive environment and equal opportunity commitment

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