Een grote financiële instelling in Brussel, België, breidt haar Artificial Intelligence-team uit met een Expert Fraud Data Scientist om de detectie van financiële criminaliteit in bankgegevens te verbeteren. De functie combineert Python, SQL en fraudedetectiemethoden zoals machine learning, graph analytics en behavioral analytics voor de analyse van omvangrijke transactionele en klantdatasets.
De missie
Het Artificial Intelligence-team telt ongeveer 90 specialisten binnen Data Science, Machine Learning Engineering en Business Analysis, en omvat ook Scrum Masters, experts in Product Ownership en management. Het ontwikkelt AI-toepassingen voor klantondersteuning, de productiviteit van medewerkers en interne automatisering, terwijl fraud analytics verzamelde, gelabelde, verrijkte en gestructureerde data omzet in controles voor bankactiviteiten. Het technische landschap omvat SQL, Python met Pandas, Spark/Hadoop en technologieën voor gedistribueerde gegevensverwerking, gericht op omvangrijke transactionele en gedragsdatasets.
Als Senior Data Scientist binnen Fraud Detection werkt u doorheen het volledige traject, van dataverzameling en feature engineering tot modelontwikkeling, validatie en continue verbetering. U werkt samen met de teams van Fraud Operations, Risk, Compliance en Product om opkomende fraudepatronen te vertalen naar schaalbare analytische oplossingen. Uw werk ondersteunt onderzoeken naar complexe frauduleuze constructies en nieuwe attack vectors en helpt de organisatie financiële en reputatierisico's te beperken.
Uw verantwoordelijkheden
- De kwaliteit van verzamelde, gelabelde, gestructureerde en verrijkte data verbeteren om de betrouwbaarheid van fraudemodellen te verhogen.
- Fraudedetectiemodellen ontwerpen, trainen, valideren en verfijnen met behulp van supervised en unsupervised machine learning, anomaly detection, graph analytics, network analysis en behavioral analytics.
- Grote volumes transactionele en klantdata via feature engineering, data enrichment en pattern discovery omzetten in bruikbare fraud intelligence.
- Complexe fraudescenario's en nieuwe attack vectors onderzoeken en de bevindingen vertalen naar praktische detectiestrategieën voor de teams van Fraud Operations en Risk.
- Data-centric AI-oplossingen bouwen met robuuste software engineering-praktijken en bijdragen aan de deployment ervan in productie.
- Analytische bevindingen helder communiceren aan technische en zakelijke stakeholders om beslissingen binnen Fraud, Compliance en Product te ondersteunen.
Uw profiel
Essentiële vaardigheden
- Minstens 7 jaar ervaring in Data Science, met aanzienlijke hands-on ervaring in fraudedetectie en AI-toepassingen.
- Grote datasets kunnen verwerken met SQL, Python, Pandas, Spark/Hadoop en technologieën voor gedistribueerde gegevensverwerking.
- In staat zijn om supervised en unsupervised machine learning, anomaly detection, graph analytics, network analysis en behavioral analytics toe te passen.
- Sterke ervaring met feature engineering, data enrichment, data validation en pattern discovery op transactionele en gedragsdata.
- Ervaring met het ontwikkelen van data-centric AI-oplossingen met software engineering-praktijken die geschikt zijn voor deployment in productie.
- Zelfstandig kunnen werken, analytische bevindingen helder kunnen communiceren en samenwerken met de teams van Fraud Operations, Risk, Compliance en Product.
Gewenste vaardigheden
- Ervaring in de financiële sector, in het bijzonder met fraud analytics.
- Praktische ervaring met generative AI.
- Ervaring met programmeren in Java.
- PhD in statistiek, computerwetenschappen, engineering of een andere kwantitatieve discipline.
Talen
- Engels, vloeiend, op CEFR-niveau C1 of hoger.
Opleiding
- Masterdiploma in statistiek, computerwetenschappen, engineering of een ander kwantitatief domein, of gelijkwaardige aantoonbare analytische ervaring.