Lusis est un fournisseur de logiciels et de services européens créé en 1999. Initialement tourné vers le marché européen, nous nous adressons maintenant à des clients des régions Moyen-Orient, Asie-Pacifique et Amérique du Nord, Amérique du sud.
Les logiciels de Lusis reposent sur l'architecture Tango, un Framework C++ développé en interne depuis plus de dix ans. Lusis est implantée en France, aux Etats Unis, au Canada et au Royaume Uni.
En 2010 Lusis a élargi sa coopération en intégrant des professionnels de haut niveau spécialisés dans les systèmes de paiements afin de créer Lusis Payments, une division focalisée uniquement sur l'industrie des paiements.
Aujourd'hui nous travaillons entre autres avec de grandes banques nord-américaines ainsi qu'avec des acteurs internationaux majeurs. Lusis se positionne comme un partenaire privilégié pour ses clients, en leur offrant une expertise métier, une culture de l'innovation et un engagement constant, contribuant ainsi à leur croissance durable. Votre mission
Au sein de notre équipe IA, vous serez au coeur de projets ambitieux et variés, allant de la détection de fraudes aux paiements à la prédiction de marché, en passant par les systèmes de recommandation. Vos compétences seront mises à profit dans des domaines aussi divers que la recommandation musicale, la santé et la détection de fraude, Trading, etc.
Vos principales missions consisteront à :
- Développement de workflows et de systèmes autour de nos modèles Machine Learning, filtrages, pré-post processings, optimisations de performances.
- D'intégrer nos modèles ML dans un environnement purement C++
- Faire de la R&D et explorer de nouvelles architectures de réseaux de neurones (DNN, CNN, RNN) pour améliorer la performance de nos modèles.
- Collecter, nettoyer et transformer de grandes quantités de données structurées et non structurées.
- Définir des métriques pertinentes et comparer différentes approches pour sélectionner les meilleures solutions.
- Travailler en étroite collaboration avec les équipes métiers pour répondre à leurs besoins et intégrer les modèles dans les produits existants.
- Publier les rapports.
- Présenter les résultats et avancées des itérations lors de meeting périodiques.
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