Senior Data Scientist, Fraud

🕒 il y a 1 mois

🇬🇧 Royaume-Uni – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

📊 Data Scientist

👻 Score fantôme 25%

Ce que ça veut dire : la probabilité que cette offre reste ouverte sans recrutement actif.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. (Formerly TeamApt Inc.)

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1001 - 5000 employés

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Fintech • Banking • Payments

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

• Model Development: Prototype, evaluate, and help productionize machine learning models for fraud detection; own their ongoing monitoring and retraining cycles. • Experimentation: Design and run experiments to measure the impact of fraud interventions, balancing customer experience against loss reduction. • Risk Assessment: Size fraud typologies across our product lines to inform prioritisation and investment decisions. • System Maintenance: Build and maintain anomaly detection systems to surface novel fraud vectors before they scale. • Cross-Functional Collaboration: Work closely with fraud operations, engineers, product managers, and data analysts to translate model outputs into real-world mitigations.

🎯 Exigences

• A strong foundation in statistics with a degree in a quantitative field (Statistics, Mathematics, Engineering, Computer Science, or similar) • 5+ 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 data science fundamentals: experimentation, statistical inference, model evaluation, and feature engineering • Proficiency in Python and SQL; comfort working across the full model development lifecycle • An investigative instinct, you enjoy digging into data to find patterns others miss • The 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

• Culture: We put our people first and prioritise the well-being of every team member. We’ve built a company where all opinions carry weight and where all voices are heard. We value and respect each other and always look out for one another. Above all, we are human. • Learning: We have a learning and development-focused environment with an emphasis on knowledge sharing, training, and regular internal technical talks. • Compensation: You’ll receive an attractive salary, pension, health insurance, monthly bonuses, plus other benefits