Localisation : Val-de-Marne (mode hybride) Expérience : 6 ans minimum Contexte de la mission Au sein dun grand groupe bancaire, vous intervenez sur loptimisation du dispositif de surveillance des opérations dans le cadre de la lutte contre le blanchiment et le financement du terrorisme (LCB-FT). Actuellement, la détection repose sur la solution Actimize (en place depuis 2022), avec une vingtaine de scénarios actifs. Plusieurs phases de recalibrage ont déjà été menées afin daméliorer la pertinence des alertes. Un projet stratégique de migration vers un outil interne (VIGILAB) est en cours, avec un objectif de mise en production à horizon 2027. Les données dalertes historisées (depuis 2023) sont disponibles dans un DataLake et constituent le socle des analyses à mener. Objectifs de la mission Améliorer lauditabilité du dispositif de surveillance LCB-FT Réduire les faux positifs et optimiser la pertinence des alertes Recalibrer les seuils de détection sur la base danalyses data-driven Préparer la transition vers le nouvel outil interne VIGILAB Missions principales Analyser les scénarios générant le plus de faux positifs (volumétrie et montants) Recalibrer les règles existantes et justifier les choix via des analyses de risque et dimpact Étudier lenrichissement du catalogue de scénarios (nouveaux cas dusage) Intégrer de nouvelles variables métier (âge, CSP, patrimoine, etc.) dans les modèles Adapter les bases de calcul et les logiques de scoring Contribuer au paramétrage du futur outil VIGILAB Assurer la montée en compétences des équipes internes Produire une documentation claire, exploitable et audit-ready Livrables attendus Fiches scénarios mises à jour Documentation méthodologique et analytique Synthèses daide à la décision Justification des choix de calibrage Modes opératoires pour les futurs recalibrages Scripts et modules développés Compétences requises : Profil recherché Expérience significative en Data Science appliquée à la sécurité financière / LCB-FT (3 à 4 ans minimum sur ce domaine) Excellente capacité danalyse, de formalisation et de restitution Capacité à vulgariser des résultats complexes auprès dinterlocuteurs métiers Expérience en environnement bancaire fortement appréciée Compétences techniques Data Science / Analyse statistique Environnements DataLake APIs / applications data Outils : Java, Jira Environnement & organisation Secteur : Banque Méthodologie : Agile Mode de travail : Hybride