Postdoc Data Science & Économétrie Financière – Fraude

Recrutement Recherche; Orléans; On-site; EUR 42,000 - 54,000; Full time

Benefits offered by this job

Activités sportives et culturelles

Forfait mobilité durable (vélo, covoit

Prise en charge partielle des transpor

Aides et prestations d’actions sociale

Aides aux parents d’enfants en s

Job summary

Université d’Orléans recherche un chercheur postdoctoral en science des données et économétrie financière pour travailler au Laboratoire d'Économie d'Orléans (LEO). Le poste est à pourvoir dès janvier 2027 et s’inscrit dans un cadre de collaboration inter-niveaux et partenaires industriels.

Vous développerez des méthodes ML/DL interprétables pour détecter la fraude dans l’assurance, les cotisations sociales et la banque, avec des données volumineuses et des défis de confidentialité, tout en

Qualifications

• Doctorat en domaine pertinent exigé ou équivalent.
• Expérience en analyse de données volumineuses et en ingénierie de fonctionnalités.
• Maîtrise des méthodes d’IA explicable et des données sensibles.

Responsibilities

• Rejoindre le Laboratoire d'Économie d'Orléans (LEO) et collaborer avec partenaires académiques et institutionnels.
• Concevoir et évaluer des modèles ML/DL pour la détection de fraude dans l’assurance et les cotisations sociales.
• Publier 2–3 articles dans des revues internationales et présenter lors de conférences.
• Assurer confidentialité des données, reproductibilité et usage responsable.

Skills

Économétrie

Machine learning

Deep learning

Détection d’anomalies

Classification

Séries temporelles

Python

R

SQL

Analyse de réseaux/Graphes

Français

Anglais

Education

Doctorat (Ph.D.) en Data Science, ML, Econométrie, Finance, Statistiques ou domaine connexe

Tools

Aucune donnée

Job description

Université d’Orléans recherche un chercheur postdoctoral en science des données et économétrie financière pour travailler au Laboratoire d'Économie d'Orléans (LEO). Le poste est à pourvoir dès janvier 2027 et s’inscrit dans un cadre de collaboration inter-niveaux et partenaires industriels.

Vous développerez des méthodes ML/DL interprétables pour détecter la fraude dans l’assurance, les cotisations sociales et la banque, avec des données volumineuses et des défis de confidentialité, tout en