Stage R&D : OneClassClassifier Fraud detection

Stage Par Atos
  • Système d'information / Urbanisation des SI
  • Seclin
  • A négocier

Description

Site internet: http://www.atos.net

Stage R&D : OneClassClassifier Fraud detection

Company Information

Worldline [Euronext : WLN] est le leader européen et un acteur mondial de référence dans le secteur des paiements et des services transactionnels. Worldline met en place des services nouvelle génération, permettant à ses clients d'offrir au consommateur final des solutions innovantes et fluides. Acteur clef du B2B2C, riche de plus de 40 ans d'expérience, Worldline sert et contribue au succès de toutes les entreprises et administrations, dans un marché en perpétuelle évolution. Worldline propose un Business Model unique et flexible, construit autour d'un portefeuille d'offres évolutif et global permettant une prise en charge end-to-end. Les activités de Worldline sont organisées autour de trois axes : Merchant Services & Terminals, Mobility & e-Transactional Services, Financial Processing & Software Licensing. Worldline emploie plus de 7 300 collaborateurs dans le monde entier et a généré un revenu de 1,22 milliard d'euros en 2015. Worldline est une entreprise du Groupe Atos. worldline.com

Job Description

Contexte du stage :

Carte bancaire, prélèvement, chèques, paiements en ligne, paiement P2P, wallet de paiement mobile, .., tous ces supports de paiement vous exposent à la convoitise de nombreux fraudeurs.

Les méthodes supervisées et non supervisées techniques liées au « machine learning » se sont déjà appliqués àréaliserle système de détection de la fraude. Ces deux méthodes ont les avantages et inconvénients. Un compromis entre ces deux techniques est potentiellement une bonne solution. En plus, le nombre de transactions frauduleuses est beaucoup plus petit que celui de transactions normales. Par ailleurs la diversité de transactions frauduleuses est importante, ceci complique « l'apprentissage » de ce classifieur.

Le département R&D de Worldline, développe des prototypes qui mettent en œuvre des technologies innovantes pour détecter tous les types de fraudes dans différents contextes.

Durant ce stage, vous intégrerez nos équipes R&D afin de participer à la réalisation de PoC innovants dans ce domaine basés sur des nouvelles techniques de « machine learning » et « data mining ».

Le projet :

Vous serez amené(e)s à prendre connaissance de différentes techniques de« machine learning » spécialement « one class classifier »[1]afinde améliorer notre antifraude système[2].

[1] Jeroen H. M. Janssens, Ildiko Flesch, and Eric O. Postma. 2009. Outlier Detection with One-Class Classifiers from ML and KDD. In Proceedings of the 2009 International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA '09). IEEE Computer Society, Washington, DC, USA, 147-153.

[2] Aisha Abdallah, Mohd Aizaini Maarof, Anazida Zainal, Fraud detection system: A survey, Journal of Network and Computer Applications, Volume 68, June 2016, Pages 90-11

A la fin du stage, vous aurez appris à :

- Explorer les domaines techniques et mathématiques ;

- Approfondir vos connaissances théoriques sur les méthodes de « machine learning » et « data mining »;

- Appréhender les bonnes pratiques de développement sur différentes plateformes, et de modélisation de nouveaux modèles de détection de fraude.

Job Requirements

Etudiant(e) Bac +5 en école d'ingénieur ou université orientée informatique.

Vous connaissezles méthodes de « machine learning » et « data mining ».

La créativité, l'autonomie, l'ouverture d'esprit sont des atouts complémentaires.

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