Offre en lien avec l’Action/le Réseau : – — –/– — –

Laboratoire/Entreprise : IRIMAS
Durée : 6 mois
Contact : maxime.devanne@uha.fr
Date limite de publication : 2022-12-31

Contexte :
Le volume des ventes en ligne en France ne cesse d’augmenter. Les paiements à distance sur Internet concentrent l’essentiel de la fraude sur les cartes bancaires françaises (70% du montant de la fraude (255 M€) alors qu’elle ne représente que 14% de la valeur des transactions nationales). La fraude est un phénomène complexe à détecter. En effet, les fraudeurs adaptent en permanence leurs techniques afin de déjouer le système, ce qui fait peser un risque financier et de réputation sur les sites e-commerce et les banques.

Sujet :
Le projet vise à développer des méthodes d’apprentissage automatique pour la détection des fraudes à la carte de crédit. Ce projet est une collaboration entre la société Enygma, spécialisée dans la détection des fraudes bancaires, et l’institut de recherche IRIMAS spécialisé dans les méthodes de machine learning.

Mission principale : La personne recrutée sera chargée de l’étude des méthodes existantes afin de proposer une approche d’apprentissage automatique de détection de fraude à partir de données bancaires.

Profil du candidat :
Les candidats doivent être titulaires d’un Master en informatique et justifier d’une expérience dans le domaine de l’apprentissage automatique. Nous recherchons un profil avec une bonne expérience des méthodes d’apprentissage profond ainsi que de la programmation en Python. Une expérience en optimisation ainsi qu’en programmation CUDA serait un plus.

Formation et compétences requises :
– Master ou Diplôme d’Ingénieur en Informatique
– Programmation Python
– Bibliothèques d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond

Adresse d’emploi :
Université de Haute-Alsace
12 rue des Frères Lumière
68093 Mulhouse

Document attaché : 202211090808_IR SATT Enygma Fr-2.pdf