Payment fraud & Data Analyst (N/F/H)

leboncoin, est le 1er site généraliste de vente entre particuliers en France, leader sur les marchés de l’immobilier et l’automobile, acteur clé sur les biens de consommation de seconde main et sur l’emploi. Chaque mois leboncoin est plébiscité par 30 millions de Français qui apprécient la richesse de son offre et la facilité des échanges qu’il permet au quotidien.

leboncoin a été élu Marque préférée des Français dans les catégories “site de seconde main”, “immobilier” et “automobile” en 2026.

Responsibilities

• Bac+5 (école d’ingénieur, statistique, data, économie, mathématiques…)
• 2 à 5 ans d’expérience en data analyse, idéalement en environnement paiement / marketplace / fintech
• Connaissance du marché monétique, e-commerce
• Esprit analytique très structuré
• Forte curiosité et capacité à investiguer en profondeur
• Orientation impact & prise de décision
• Capacité à vulgariser des sujets complexes auprès de profils non techniques
• Autonomie et sens des priorités

Compétences techniques (fortement orienté data)

• Excellente maîtrise de SQL (indispensable)
• Maîtrise de Python
• Expérience sur des environnements Big Data (type Snowflake, BigQuery, Databricks…)
• Expérience sur des environnements Cloud (type AWS, Google Cloud, Azure …)
• Maîtrise d’un outil de BI (Looker, Tableau, Power BI, Metabase…)
• Bonne maîtrise de, Metabase, Athena, Excel/Gsheet
• Solides compétences en analyse statistique
• Une connaissance des modèles de scoring / ML est un plus

Requirements

1. Analyse avancée de la fraude transactionnelle

• Analyser de larges volumes de données transactionnelles pour identifier des patterns de fraude
• Détecter les signaux faibles et typologies émergentes
• Produire des analyses ad hoc pour éclairer les décisions stratégiques (chargebacks, contournement de règles, fraude organisée, etc.)
• Réaliser des analyses post-mortem sur incidents fraude

2. Structuration & exploitation de la donnée

• Construire et maintenir des datasets dédiés au monitoring fraude
• Définir et suivre les KPIs clés : fraud rate, cost of risk, chargeback rate, false positives, approval rate
• Mettre en place des dashboards robustes pour le pilotage de la performance risque
• Garantir la qualité et la cohérence des données utilisées par l’équipe

3. Optimisation des dispositifs de prévention

• Mesurer l’efficacité des règles et dispositifs existants
• Proposer des améliorations data-driven (règles, seuils, scoring)
• Participer aux expérimentations (A/B tests, roll-out progressif)
• Collaborer avec les équipes data science sur les modèles de scoring

4. Collaboration transverse

• Travailler avec les équipes Produit Paiement pour intégrer le risk-by-design
• Interagir avec les PSP et partenaires paiement sur les sujets data
• Traduire des problématiques business en analyses quantitatives actionnables

Benefits

• Des conditions de travail agréables (locaux, télétravail…)
• Une rémunération attractive
• Une carte tickets restaurants et une couverture mutuelle et prévoyance efficace et compétitive et plus

Chez leboncoin, nous sommes convaincus que la diversité des parcours, des expériences et des points de vue est une richesse essentielle. Cet engagement se reflète pleinement dans notre processus de recrutement : nous évaluons chaque candidature uniquement au regard des compétences, de l’expérience et de la motivation, sans aucune forme de discrimination.

Si vous avez besoin d’un aménagement spécifique dans le cadre du processus de recrutement, n’hésitez pas à nous en faire part : nous serons ravis de vous accompagner.