En un coup d'œil
- Missions: Construire des modèles de données anti-fraude et analyser leur performance.
- Entreprise: Sumsub, une entreprise innovante reconnue comme un excellent lieu de travail.
- Avantages: Culture de travail flexible, jours de congé supplémentaires et rémunération équitable.
- Autres infos: Environnement dynamique avec des opportunités de croissance professionnelle.
- Pourquoi ce job: Impactez la sécurité numérique tout en travaillant avec des technologies de pointe.
- Qualifications: Expérience en ingénierie analytique et compétences solides en SQL.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Sumsub est la première infrastructure de confiance alimentée par l'IA pour les opérations de conformité à grande échelle. Elle connecte la vérification d'identité et d'entreprise, la prévention de la fraude, la surveillance des transactions et les flux de travail de risque, aidant les équipes à réduire le travail manuel et à entrer sur de nouveaux marchés. Plus de 4 000 clients dans les services financiers, la crypto, la mobilité, le trading, les places de marché, l'éducation et l'iGaming nous font confiance.
Nous recherchons un Ingénieur Analytique Senior pour renforcer la base de données derrière les capacités de prévention de la fraude de Sumsub. Vous rejoindrez l'équipe d'Analytique et reporterez au Responsable de l'Analytique Produit. Le rôle combine modélisation de données et analyse pratique.
Ce que vous ferez :
- Construire le modèle de données anti-fraude : Concevoir, construire et faire évoluer les modèles de données essentiels pour l'analytique de prévention de la fraude dans ClickHouse et dbt. Créer des ensembles de données fiables et bien documentés qui facilitent la mesure et la comparaison des performances de détection.
- Évaluer la performance anti-fraude et apporter des insights : Analyser la performance des outils anti-fraude à travers les produits, les clients et les scénarios de fraude. Développer des approches répétables pour évaluer les changements dans la logique de détection.
À propos de vous :
- Plus de 4 ans d'expérience en ingénierie analytique, ingénierie des données ou analytique produit, avec la modélisation de données comme partie intégrante de votre travail.
- Expert SQL et solides compétences en modélisation de données.
- Expérience pratique avec dbt (ou un outil comparable).
- Expérience avec ClickHouse ou un autre entrepôt de colonnes, et avec de grands ensembles de données au niveau des événements.
- Solides compétences en Python pour l'analyse et le travail sur les données.
- Capacité à expliquer les résultats aux chefs de produit et aux clients.
Ce que nous offrons :
- Culture basée sur la confiance, travail à distance.
- Flexibilité réelle dans les horaires de travail.
- Temps libre supplémentaire, y compris des jours personnels et des congés maladie sans paperasse.
- Travail ayant un impact réel sur la sécurité et l'accessibilité des services en ligne.
- Rémunération équitable et transparente, adaptée au marché.
- Opportunités de croissance et de développement personnel.
- Événements d'équipe pour favoriser la collaboration.
Nous sommes une communauté mondiale d'innovateurs, de créateurs et de penseurs, et nous croyons que la diversité alimente notre innovation. Sumsub est fier d'être un employeur offrant l'égalité des chances, engagé à construire une main-d'œuvre diversifiée et inclusive.
Senior Analytics Engineer (Antifraud) in Eu employeur : Sumsub
Sumsub est reconnu comme un Excellent Lieu de Travail® aux États-Unis et a obtenu une note de 4,4 sur 5 sur Glassdoor. Avec plus de 1 000 employés dans le monde, 92 % d'entre eux sont fiers de faire partie de Sumsub, et 90 % trouvent leur travail intéressant et stimulant. L'entreprise offre des opportunités de croissance professionnelle dans un environnement de travail dynamique et inclusif.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Senior Analytics Engineer (Antifraud) in Eu
✨Participe à des meetups de data science
Les meetups de data science sont une super opportunité pour rencontrer des professionnels du secteur en personne. Participe à des événements dans ta ville et n'hésite pas à échanger sur des projets personnels ou des datasets intéressants. Cela peut vraiment t'aider à créer des connexions avec des recruteurs ou des collègues potentiels !
✨Montre tes compétences avec des projets
Rien ne vaut un bon projet pour démontrer tes compétences en data science. Que ce soit un projet sur GitHub ou un blog où tu partages tes analyses, mets en avant ton savoir-faire. Les employeurs adorent voir des exemples concrets de ce que tu sais faire !
✨Vis les forums spécialisés
Rejoins des forums et des communautés en ligne spécifiquement dédiés à la data science, comme Kaggle ou des sous-forums sur Reddit. Non seulement tu pourras apprendre des autres, mais tu seras aussi au courant des opportunités d'emploi qui sont souvent partagées dans ces espaces.
✨Postule directement sur le site de Sumsub
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Sumsub. C'est souvent là qu’on affiche nos postes en premier, et postuler directement peut te donner un avantage ! Fais-le !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Senior Analytics Engineer (Antifraud) in Eu
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Sumsub, il est crucial de montrer tes compétences techniques. Assure-toi que ton CV liste des outils et langages de programmation que tu maîtrises, comme Python, R, ou SQL. N'oublie pas d'inclure des projets où tu as utilisé ces compétences, comme des analyses de données ou des modèles prédictifs.
Fais briller tes expériences de projet:Parle de tes projets en data science de manière détaillée dans ta lettre de motivation ou ton CV. Décris les problèmes que tu as résolus, les méthodes que tu as employées, et les résultats obtenus. Ça montrera à Sumsub que tu sais appliquer la théorie à la pratique, ce qui est super important dans ce domaine.
Personnalise ta lettre de motivation:Quand tu rédiges ta lettre de motivation, mets l'accent sur pourquoi tu veux travailler spécifiquement chez Sumsub. Mentionne ce qui te passionne dans leurs projets ou leurs valeurs, et comment tes aspirations s'alignent avec celles de l'entreprise. Ça donnera du poids à ta candidature !
Soigne le format de ton CV:Pour un poste à temps plein, il est essentiel d'avoir un CV clair et bien structuré. N'hésite pas à utiliser des graphiques pour illustrer tes compétences en data science, comme tes niveaux de maîtrise dans différents langages. Sinon, utilise des sections bien définies pour les projets, les expériences et les formations afin que tout soit facile à lire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Sumsub
✨Prépare ton arsenal technique !
En data science, les compétences techniques sont primordiales. Sois prêt à répondre à des questions sur les algorithmes, la modélisation des données, et les langages de programmation comme Python ou R. N'hésite pas à réviser quelques concepts de machine learning et à pratiquer des analyses de données sur des jeux de données réels.
✨Montre ton portfolio
Pour un poste à temps plein, ce qui peut faire la différence, c’est un bon portfolio ! Prépare des projets clairs qui démontrent tes compétences en data science, comme des analyses que tu as réalisées ou des visualisations percutantes. Sois prêt à en discuter en profondeur pour prouver ta maîtrise technique.
✨Anticipe les études de cas
Les interviews en data science comportent souvent des études de cas où l'on te demande de résoudre un problème concret. Prépare-toi à décrire ta démarche pour analyser des données, définir des KPI ou même créer un modèle prédictif. Pratique avec des cas d’études donnés par des sites spécialisés ou lors de compétitions en ligne.
✨Comprends le business derrière les données
Au-delà des compétences techniques, les entreprises veulent savoir comment tu peux contribuer à leurs objectifs. Familiarise-toi avec les problématiques du secteur de Sumsub et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
