Nous cherchons un data scientist expérimenté (3 ans minimum) pour rejoindre notre équipe de recherche et développement. En tant que data scientist axé sur la cybersécurité et les réseaux, vous serez responsable de développer et mettre en production des modèles de machine learning et de deep learning pour améliorer notre capacité de détection des menaces cyber. Vous serez également amené à travailler sur la partie ingénierie de données.

Environnement

Vous intégrerez une équipe d’ingénieurs et de développeurs talentueux et expérimentés (fun et fan de JdR & de jeux de société) qui partagent tous une passion commune pour les technologies de pointe.

Vous serez amené.e à :

• Analyser les données réseau collectées par notre NDR pour détecter les activités suspectes et les comportements anormaux.

• Concevoir et mettre en œuvre des modèles de ML/DL pour améliorer la détection des menaces et la réponse aux incidents de sécurité.

• Collaborer avec les équipes d’ingénierie pour intégrer et mettre en production ces modèles dans notre NDR (vous adorerez apprendre à développer un peu en Rust ;-)

• Effectuer des recherches sur les nouvelles techniques et technologies en matière de détection de menaces et de cybersécurité.

• Participer à l’analyse des données des incidents de sécurité et fournir des recommandations pour améliorer les capacités de réponse aux incidents.

• Travailler en étroite collaboration avec l’équipe de développement pour concevoir et mettre en œuvre des fonctionnalités basées sur les insights générés par l’analyse des données.

• Solides compétences en programmation informatique (Python ou C) et une bonne compréhension des structures de données et des frameworks de manipulation de données,

• Expertise en algorithmie et gestion des bases de données super colonnes (Cassandra, Clickhouse,…),

• Etre familier avec les modèles de Machine Learning (gradient boosting, randomforest, réseau de neurones, etc.) et Deep Learning (réseau de neurones à convolution, LSTM, etc.), supervisé et non supervisé, mais aussi les méthodes de clustering (K-means, etc.)

• Maîtrise de l’architecture des bases de données décisionnelles (data warehouse), et capacité à construire et faire évoluer les schémas de donnée des outils de l’entreprise

• Connaissance des frameworks ML/DL (python : Tensorflow, scitkit-learn, xgboost ; rust : xgboost, smartcore, rustlearn, etc…).

• Maîtrise des techniques de détection d’anomalies et des méthodes de clustering.

• Statistiques : capacité à réaliser des analyses prédictives et statistiques.

Qualifications supplémentaires (un atout) :

• Familiarité avec des SIEM et/ou NDR.

• Expérience dans l’analyse de données de sécurité réseau, y compris l’analyse de journaux, l’analyse comportementale et la détection des menaces avancées.

• Expérience dans le développement de solutions de cybersécurité.

Premier entretien en visio ou en présentiel
Deuxième entretien avec nos responsables R&D et data scientists