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Probayes a pour vocation de proposer à ses clients les solutions d’intelligence Artificielle les plus performantes possibles.
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Stage développement logiciels : Automatisation de la sélection des indicateurs pour la détection des fraudes à la carte bancaire
À propos de Probayes
Spin-off de l’INRIA et du CNRS, Probayes est né de la volonté d’être le chainon manquant entre la recherche et l’industrie.
Créé en 2003, Probayes est aujourd’hui l’un des leaders des solutions en Intelligence Artificielle. Ainsi, 50 Data Scientists travaillent au côté des plus grands groupes sur les enjeux métiers pour développer des solutions IA sur mesure, à fort ROI.
Avec un savoir-faire central en Machine Learning, complété par des expertises scientifiques en optimisation, en fusion de capteurs, en traitement d’images et en NLP et par des compétences de conception et de développement, Probayes développe, pour ses clients, des modèles comme moteur d’innovation, d’optimisation et d’aide à la décision.
Probayes adresse ses solutions auprès de secteurs divers : automobile, défense, logistique, chimie, banque, et souhaite à la fois renforcer sa présence sur ces verticaux et développer des collaborations sur de nouveaux secteurs stratégiques. Probayes, qui a rejoint La Poste en mai 2016, est devenu le centre de compétence en Intelligence Artificielle du groupe. Probayes bénéficie également de cette collaboration dans le domaine des infrastructures « Big Data » et de la sécurité informatique.
Basée à Montbonnot (38), Probayes a ouvert en 2017 une antenne à Paris.
Descriptif du poste
Dans le cadre d’un projet de détection de fraudes bancaires par des méthodes de l’intelligence artificielle, Probayes a développé, FraudIA, une solution Big Data permettant de répondre en temps réel aux requêtes de notations des transactions à la carte bancaire.
Le projet est basé sur 2 volets :
- Un volet de « data science » pour définir des modèles de prédiction. Ce travail se fait sur un cluster Spark de 5 nœuds. Il comprend :
- Le traitement et la manipulation de plusieurs To de données.
- La définition des indicateurs des modèles.
- La production et L’évaluation des modèles.
- Un volet logiciel, temps réel, qui définit la solution qui est déployée chez les banques et qui répond à plusieurs défis techniques définis par le client (temps de réponse, et des pics de requêtes …). Cette solution est conçue avec le langage Scala et des technologies DevOps/BigData (Docker, Kafka, Couchbase, …). Le travail sous-jacent comprend :
- La ré-implémentation des nouveaux indicateurs définis dans le volet précédent. Cette re-implémentation prend en compte le caractère temps réel pour respecter les contraintes techniques.
- La gestion du scoring des transactions en temps réel
- Le traitement des différents fichiers référentiels
- Gestion du déploiement de la solution
Ces travaux se font avec une bonne coordination entre les membres de l’équipe. Ils s’intègrent dans une démarche d’amélioration continue de la plateforme :
- Amélioration des modèles.
- Définition des nouveaux indicateurs.
- Prise en compte de l’évolution de la fraude.
- Prise en compte des différentes spécifications des nouveaux clients.
Actuellement, la définition de l’ordonnancement des calculs des indicateurs dans la solution logicielle est faite à la main. Ce processus se produit à chaque fois que la nature des indicateurs change : ajout/suppression. L’objectif de ce stage est d’automatiser cet ordonnancement à travers d’une définition d’un arbre de dépendances et une méthode de génération d’une liste ordonnée de calculs.
Les activités envisagées pour le stagiaire, durant son stage sont les suivantes :
- Se familiariser avec le langage Scala et la programmation fonctionnelle
- Étudier l’architecture logicielle de la solution pour comprendre son fonctionnement
- Comprendre le code existant et son organisation
- Réorganisation (refactoring) du calcul d’une partie des indicateurs indicateurs
- Adaptation des structures des données existantes pour introduire la notion de dépendance et d’arbre
- Génération d’une liste ordonnée de calculs
- Tests et validation
Qualifications
Etudiant(e) en dernière année en école d’ingénieur ou master 2 informatique scientifique / maths appliquées, vous présentez un intérêt particulier pour le traitement d’images, pour la computer vision et pour l’intelligence artificielle (notamment le deep learning).
Compétences souhaitées
Compétences requises
- Bases solides informatique
- Bonne maitrise d’un langage de programmation : Python, Java
- Savoir-faire socle en Informatique : linux, bash, git
Compétences appréciées
- Scala
- Algorithmique
- Programmation fonctionnelle
Qualités requises
- Vous êtes motivé, polyvalent, rigoureux et autonome
- Vous aimez travailler en équipe
- Qualité de communication écrite et orale
Expérience
- Une expérience de 3 ans minimum est demandée pour ce poste
Pourquoi nous rejoindre ?
- Vous souhaitez travailler dans un environnement stimulant, avec des experts en Data Science
- Vous souhaitez travailler sur des missions à forte valeur ajoutée et découvrir des environnements et secteurs d’activité différents
- Vous recherchez un poste vous permettant de mettre à profit vos compétences techniques et personnelles sur des missions variées
Informations complémentaires
- Formation : 3eme année d’école d’ingénieur
- Poste : Stage de 6 mois
- Lieu : Grenoble
- Date de début de contrat : dès que possible
- Candidature : Lettre de motivation + CV
- Candidature à adresser à : mohamad.othman-abdallah@probayes.com
Conformément aux engagements pris par Probayes, en faveur de l’accueil et de l’intégration des personnes en situation de handicap, une priorité sera donnée, à compétences égales aux personnes en situation de handicap.
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– Probayes – 53 Avenue Kuntzmann – 38330 Montbonnot
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