Evaluation de la librairie DPDK (H/F) en stage



Référence : 21638890
Date de dépot : 15/09/2017
Entreprise : Atos Worldline

Descriptif
Description : Worldline [Euronext : WLN] est le leader européen et un acteur mondial de référence dans le secteur des paiements et des services transactionnels. Worldline met en place des services nouvelle génération, permettant à ses clients d'offrir au consommateur final des solutions innovantes et fluides. Acteur clef du B2B2C dans 20 pays et riche de plus de 40 ans d'expérience, Worldline sert et contribue au succès de toutes les entreprises et administrations, dans un marché en perpétuelle évolution. Worldline propose un Business Model unique et flexible, construit autour d'un portefeuille d'offres évolutif et global permettant une prise en charge end-to-end. Les activités de Worldline sont organisées autour de trois axes : Merchant Services & Terminals, Mobility & e-Transactional Services, Financial Processing & Software Licensing. Worldline emploie plus de 8 600 collaborateurs dans le monde entier et génère un chiffre d'affaires estimé à environ 1,5 milliard d'euros sur une base annuelle. Worldline est une entreprise du Groupe Atos. worldline.com


Le Contexte:

L'équipe R&D Worldline assure une veille technologique et développe des prototypes qui mettent en œuvre des technologies émergentes appliquées à de nouveaux usages.

Nous utilisons des méthodes supervisées et non supervisées de «machine learning » dans nos systèmes de détection de fraude sur les paiements. Ces méthodes ont chacune des avantages et des inconvénients et nous devons rechercher le meilleurs compromis pour plus d'efficacité.

 





Le projet:

Vous serez amené(e) à prendre connaissance de différentes méthodes supervisées et non supervisées [1], plus spécialement leur combinaison, afin d'améliorer notre système antifraude [2].


[- 1] Outlier Analysis. Second Edition. Charu C. Aggarwal. IBM T. J. Watson Research Center. Yorktown Heights, New York. November 25, 2016
[- 2] Aisha Abdallah, Mohd Aizaini Maarof, Anazida Zainal, Fraud detection system: A survey, Journal of Network and Computer Applications, Volume 68, June 2016, Pages 90-11


Profil recherché
Profil recherché : Etudiant(e) Bac +5 en école d'ingénieur ou université orientée informatique.
Vous connaissez les méthodes de « machine learning » et de « data mining ».
La créativité, l'autonomie, l'ouverture d'esprit sont des atouts complémentaires.

Niveau d'étude : Bac + 5 et plus : DEA, DESS, mastère, MBA...
Expérience : Débutant
Lieu de la mission : Nord-Pas-de-Calais - Seclin
Poste(s) disponible(s) : 1
Poste de cadre : Suivant Profil
Contrat : Stage
Durée du contrat : over 6 months
Début de la mission : 20/09/2017

Entreprise
Nom de l'entreprise : Atos Worldline
Site Web : http://www.atosworldline.com/
Contact : Monsieur Recrutement Service
Adresse : 5-6 Place de l'Iris Tour Manhattan
92926 92926
France


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