Rôle IA · Offre ouverte

ML Engineer — telecom fraud detection

Intersec

Cette annonce est pensée pour les profils IA : compétences et outils clairs pour savoir si le poste correspond avant de postuler — et pour réduire les mauvais matchs au screening.

4 compétences2 outils

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En bref

Modalités de travail, lieu et dates clés de l’annonce.

Type d’emploi: CDI (durée indéterminée), Temps plein
Lieu de travail: Hybrid
Localisation: 51 Rue de l'Innovation, Lyon, ARA 69250, France · Hybrid
Rémunération: EUR 55k–75k/year + BSPCE
Niveau d’expérience: Senior
Équipe: AI platform
Avantages

À propos du poste

Ce que l’équipe cherche et comment le rôle s’inscrit dans l’organisation.

Intersec is hiring a Senior ML Engineer — telecom fraud detection on the AI platform team (Hybrid · Lyon, France). This is a hands-on role in risk & decision ML—not a generic “AI enthusiast” post.

You will own real-time scoring, monitoring, and governance end to end: problem framing, offline evaluation, safe rollout, and iteration from production signals. Success is measured with clear metrics (quality, latency, cost, or business KPIs)—not slide decks alone.

Intersec (Lyon) protège opérateurs telecom contre fraude avec ML temps réel.

ML Engineer fraud : streaming, graphes, alertes 24/7.

Missions

Détecter fraude SMS/voix/data.
Déploiement haute dispo.

Stack & environnement

Python, Spark/Kafka, PyTorch.

Profil recherché

Fraude ou anomaly detection.

Compétences recherchées

Ce que chaque compétence implique pour ce poste — pas une simple liste de mots-clés.

Python
Production Python for data pipelines, model code, APIs, and automated tests—not notebook-only workflows.
PyTorch
Training and inference with PyTorch: reproducible experiments, checkpointing, and deployment-minded exports.
SQL

Outils & stack

Plateformes et produits mentionnés pour ce rôle (API, IDE, bases vectorielles, CRM, design, etc.).

SparkTool
Distributed feature generation and batch scoring on large tabular or event datasets.
KafkaTool
Streaming features or scores with ordering, idempotency, and monitoring for real-time systems.

Vous êtes un bon profil si…

Adapté à cette annonce — utilisez ces points pour vérifier votre adéquation avant de postuler.

You can show evidence in your application: Modèle fraude temps réel ou graphe avec déploiement 24/7.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, PyTorch, SQL, Machine Learning, and Spark.
You have owned real-time scoring, monitoring, and governance in production: debugging live issues, running postmortems, and iterating from real user or business signals.
You are comfortable with the hybrid rhythm (Hybrid · Lyon, France)—onsite collaboration when it matters, deep work when remote.
You explain trade-offs (quality, cost, latency, safety) in plain language—with numbers or examples, not buzzwords.

Postuler

Comptes candidats uniquement : ajoutez votre accroche et bio dans , et éventuellement un lien ou PDF de CV pour que les recruteurs voient votre CV complet. Puis rédigez une courte note — les candidatures utilisent l’e-mail de votre compte.

Ce que l’employeur demande

Modèle fraude temps réel ou graphe avec déploiement 24/7.

Connectez-vous avec un compte candidat pour postuler

Inscrivez-vous, ajoutez une accroche et une bio, puis vous pourrez joindre un lien ou un PDF de CV dans Mon compte avant de postuler. Vos candidatures restent liées à votre profil et les employeurs voient plus facilement votre parcours.

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