Stage R&D : Payment User Behavior Analysis

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

Description

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

Stage R&D : Payment User Behavior Analysis

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 :

Grace sa simplicité, gratuité et instantané, le paiement peer to peer (P2P) pénètre dans notre vie quotidienne. Plusieurs géants informatiques ont lancé leur solution paiement P2P, tels que Android Pay, Apple pay…

Ce nouveau moyen de paiement attire aussi la convoitise de nombreux fraudeurs. Par rapport au moyen classique de paiement, non seulement les comportements des fraudeurs sont changés mais aussi ceux des utilisateurs ordinaires. Par conséquent, il est important de comprendre ses nouveaux comportements qui nous aident à détecter les fraudeurs.

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 le domaine basé sur des nouvelles techniques de « machine learning », « data mining » et « graph theory ».

Le projet :

Vous serez amené(e)s à prendre connaissance de différentes techniques de« machine learning » et « data mining » spécialement « graph mining » [1,2]afinde améliorer notre antifraude système[2].

[1] Cook, Diane J. et Holder, Lawrence B. (ed.). Mining graph data . John Wiley & Sons, 2006.

[2]Akoglu, L., Tong, H., & Koutra, D. (2015). Graph based anomaly detection and description: a survey . Data Mining and Knowledge Discovery, 29(3), 626-688.

[3] 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 »,« data mining » et « graph theory »;

- 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 », « data mining » et « graph theory ».

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

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