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Eric BonucciEB

Eric Bonucci

Data Analytics Consultant - Payments & Fraud

800 €/jour
4 projets
Lorient, FR
8-15 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Eric

Data scientist de formation, j'ai débuté ma carrière en 2016 chez Younited Credit où j'ai conçu des algorithmes de credit scoring pour les marchés Français et Portugais du crédit en ligne et du BNPL.

Passionné par les enjeux de lutte contre la fraude, je développe en 2021 un outil de détection de fraude sur les documents d'identité (Déjà Vu) que j'essaie de commercialiser en mode SaaS. Bien que cette solution ne rencontre pas le succès, elle constitue la première étape de mon parcours d'entrepreneur.

Je rejoins la même année SEPHORA en tant que freelance, où je prends en charge l'optimisation du moteur de règles anti-fraude au paiement. Je découvre alors un domaine riche en opportunités notamment en lien avec l'essor récent des technologies data et IA.

Pendant plusieurs années, j'y structure, collecte et valorise les données liées aux paiements et à la fraude, en étroite collaboration avec le Payment & Fraud Manager. Aujourd’hui, SEPHORA fait partie des maisons LVMH les plus avancées sur les sujets data/IA appliqués au paiement, avec des cas d’usage concrets : optimisation des performances, détection d’anomalies, automatisation de la réconciliation comptable.

Fort de cette expérience, je poursuis mon activité en freelance pour accompagner d'autres entreprises dans l’exploitation stratégique de leurs données.

Je serais ravi d’échanger sur vos enjeux data.
Eric
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Bilingue ou natif

Accepte de travailler sur site
Lorient (jusqu’à 50 km), Paris (jusqu’à 50 km)

Expériences

  • SEPHORA - LVMH
    Payments & Fraud Analytics Consultant
    E-COMMERCE
    mai 2021 - Aujourd'hui (5 ans et 1 mois)
    Paris, France
    Améliorer la gestion du risque de fraude et automatiser le reporting sur les performances des paiements e-commerce en Europe et au Moyen-Orient.

    - Définition et pilotage de la stratégie de revue des transactions e-commerce
    - Gestion des prestataires et cadrage d'une équipe de 8 analystes anti-fraude
    - Construction d'un data warehouse centralisant les données liées aux paiements
    - Création de tableaux de bord et analyses statistiques à destination du CODIR EME
    SQL Python Big Query Google Data Studio Paiement en ligne Fraude R
  • Bonucci Conseil
    Consultant Indépendant
    CONSEIL & AUDIT
    février 2021 - Aujourd'hui (5 ans et 4 mois)
    Paris, France
    Missions courtes:

    - Credit scoring pour TPE/PME Françaises : construction d’un score estimant la solvabilité d’une entreprise à partir de ratios financiers (données bilantielles, base Orbis)

    - Conseils aux fondateurs de Fintech : DeFacto, Karmen

    - Déploiement d’un algorithme de reconnaissance faciale (FaceNet) dans une architecture cloud scalable (Kubernetes, Elasticsearch) adapté à la détection de fraudes en temps réel sur des documents d'identité. Anonymisation des données sensibles par cryptographie (GDPR).
    Credit scoring Statistiques Data science R Python Elasticsearch Google Cloud Platform Kubernetes
  • Younited Credit
    Senior data scientist
    BANQUE & ASSURANCES
    septembre 2016 - février 2021 (4 ans et 5 mois)
    Paris, France
    Younited Credit est un organisme de credit 100% digital faisant partie du Next40 et présent dans 6 pays Européens. Les missions de l’équipe data science se concentraient autour du credit scoring et de la détection de fraudes.

    - Développement et mise en production de modèles de credit scoring pour les marchés Français et Portugais du crédit à la con- sommation (50M€ de production mensuelle). Le score estime le risque de crédit de chaque client et permet notamment de définir le taux d’intérêt du crédit.

    - Automatisation des contrôles de cohérence des données clients et scoring afin de prioriser l’analyse de certains dossiers de crédits par des experts de la fraude. Construction et maintenance d’une application (Sherlock) facilitant les investigations des équipes anti-fraude et audit (data mining): 8M€ de fraudes ainsi évitées en 3 ans.

    - Automatisation du calcul des indicateurs de solvabilité sur la base des données transactionnelles des clients (open banking): classification automatique (xgboost) enrichie manuellement par des analystes experts durant le processus d’octroi (active learning)

    - Recrutement et encadrement d’un data scientist en stage
    Credit scoring Fraude Data science Machine learning R Python Microsoft Azure

Avis

5,0

sur 1 évaluation

S

Sara

Sephora

Avis laissé le 27/10/2021

Eric s'est adapté très rapidement. Il est très à l'écoute et à pris un nouveau métier (la fraude côté marchand/retail) dans un temps record. Eric possède plusieurs compétences qui le rendent très performant: - c'est un bosseur - il aime ce qu'il fait - il automatise - il va au-délà, il est curieux. C'est une compétence clé dans ce type de métier. - il a des bonnes compétences à l'oral, il a fait plusieurs présentations à des directeurs dont notre DAF EME. Je recommande les connaissances DATA et Paiement/ Fraude de ERIC .

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Formations

  • Ingénieur
    Institut National des Sciences Appliquées (INSA)
    2016
    Data science
  • Master of Science - Mathematical Engineering
    Politecnico di Milano
    2016

Compétences

Catégories