À titre de Scientifique de données senior, Détection de la fraude à l'octroi, vous jouez un rôle clé dans le développement, l’évolution et l’optimisation des capacités analytiques soutenant les décisions liées aux processus d’octroi (crédit, prêts et produits de financement). Vous contribuez tant sur le plan stratégique que tactique, en concevant des modèles avancés et des mécanismes de détection à fort impact, contribuant directement à l’efficacité de la gestion du risque de fraude au sein de l’organisation. Vous assumez un rôle d’expert(e) senior et de leadership fonctionnel auprès de multiples intervenants dans des contextes de projets complexes, nécessitant une compréhension fine des enjeux d’affaires et opérationnels. Vous êtes appelé(e) à analyser et interpréter des schémas frauduleux sophistiqués, atypiques et en constante évolution, et à recommander rapidement des mesures concrètes afin d’assurer l’efficacité et la pertinence des dispositifs de détection. La nature des dossiers exige des connaissances approfondies en fraude à l’octroi, une grande capacité d’adaptation, ainsi qu’une aptitude à évoluer dans des environnements complexes comportant de multiples contraintes réglementaires, opérationnelles et analytiques, tout en maintenant un haut niveau de performance et de rigueur. Plus spécifiquement, vous serez amené(e) à :

• Développer, faire évoluer et mettre en production des modèles avancés de détection et de prévention de la fraude à l’octroi, couvrant les produits de crédit et de financement. 
• Contribuer activement aux activités tactiques de détection, incluant la création, le calibrage et l’optimisation des règles de détection de la fraude. 
• Analyser et comprendre des schémas frauduleux complexes, émergents et évolutifs, et recommander rapidement des ajustements ou mesures correctives adaptées au contexte d’affaires. 
• Rechercher, concevoir et optimiser des variables prédictives avancées liées aux comportements frauduleux. 
• Recommander et mettre en œuvre des ajustements stratégiques et tactiques visant à optimiser l’efficacité, la robustesse et la pérennité des mécanismes de détection. 
• Offrir un rôle‑conseil expert dans des initiatives visant à améliorer les outils, les contrôles et les pratiques de gestion du risque de fraude. 
• Agir à titre de référence et d’influence auprès des équipes de gestion du risque de crédit, de fraude, des équipes analytiques et des secteurs d’affaires. 
• Assurer une vigie proactive des tendances en fraude, des approches analytiques émergentes et des meilleures pratiques du marché. 

Ce que nous offrons*

• Salaire concurrentiel et boni annuel
• 4 semaines de vacances flexibles dès la première année
• Régime de retraite à prestations déterminées qui assure un revenu prévisible et stable durant toute la retraite
• Régime d’assurance collective incluant des services de télémédecine
• Remboursement des frais liés à la santé, au bien-être et à de l’équipement pour le télétravail

*Les avantages sont applicables en fonction des critères d’admissibilité.

#LI-Hybrid

Ce que vous mettrez à profit

• Baccalauréat en apprentissage automatique, informatique, statistiques, mathématiques ou dans une discipline appropriée
• Un minimum de six ans d’expérience pertinente en analyse quantitative, modélisation ou science des données
• Veuillez noter que d’autres combinaisons de formation et d’expérience pertinentes pourraient être considérées
• Expérience approfondie dans le développement et la mise en production de modèles prédictifs avancés
• Expérience dans un contexte de gestion et résolution des problématiques complexes comportant des contraintes multiples
• Expérience de travail avec des plateformes infonuagiques telles que CP4D ou Microsoft Azure
• Connaissance du français nécessaire
• Maîtrise des techniques de vulgarisation et de communication orale et écrite auprès de publics variés
• Maîtrise du développement avec Apache Spark (PySpark ou Scala); connaissance de Databricks
• Maîtrise des techniques d’apprentissage profond et de leurs cadres de développement (Keras, TensorFlow, PyTorch)
• Connaissance de SQL, R, ainsi que des techniques de reporting et de visualisation
• Expertise en programmation Python (scikit‑learn, pyspark, pandas, numpy, scipy, langchain, etc.) et en pratiques de développement de produits analytiques (git, mlflow, notions de MLOps)

Apprécier les différences, Apprendre avec agilité, Communiquer de manière efficace, Être orienté client, Être orienté vers l’action, Gérer la complexité, Maîtriser les relations interpersonnelles, Stimuler l’innovation

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Syndicat (si admissible)

Chez Desjardins, on croit à l’équité, à la diversité et à l’inclusion. Nous nous engageons à accueillir toutes les personnes, à les considérer et à les valoriser pour ce qu’elles sont, à nous enrichir de leurs différences et de leur unicité et, surtout, à leur offrir un environnement de travail où elles seront bien. Pour nous, la discrimination, peu importe ses formes, c’est tolérance zéro! Nous croyons en l’importance que nos équipes soient le reflet de la diversité de nos membres, de notre clientèle et des communautés que nous servons.

Si vous avez besoin d’assistance pour rendre plus accessible le processus de recrutement ou le poste pour lequel vous postulez, veuillez nous en informer. Des mesures d’aménagement seront offertes aux personnes qui en font la demande à n’importe quelle étape du processus de recrutement.

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Données (GF)

Date de fin d'affichage

2026-05-6