Data Scientist Cybersécurité / SOC (H/F)

Au sein du Security Operations Center (SOC) d'un grand compte, nous recherchons un Data Scientist spécialisé en cybersécurité pour renforcer les capacités de détection des menaces par l'exploitation avancée des données de sécurité.

Le consultant interviendra notamment sur :

▪  La conception et le développement de modèles de détection d'anomalies sur les journaux de sécurité (logs réseau, systèmes, applicatifs)

▪  La mise en œuvre de l'analyse comportementale des utilisateurs et des entités (UEBA) : détection des comportements déviants, compromissions de comptes

▪  Le développement de modèles de scoring et de priorisation des alertes afin de réduire le bruit et les faux positifs

▪  L'analyse des jeux de données de sécurité et l'ingénierie des caractéristiques (feature engineering) sur des données massives et déséquilibrées

▪  L'évaluation rigoureuse des modèles : métriques adaptées à la détection (précision, rappel, taux de faux positifs), analyse des erreurs

▪  L'industrialisation et le monitoring des modèles en production, en lien avec les équipes SOC

▪  La collaboration avec les analystes sécurité pour qualifier les détections et enrichir les modèles

Profil recherché

Profil recherché :

▪  Bac+5 en data science, statistiques, informatique ou cybersécurité

▪  Expérience confirmée en data science, idéalement appliquée à la sécurité ou à la détection de fraude

▪  Bonne compréhension des enjeux et du vocabulaire de la cybersécurité (menaces, MITRE ATT&CK, fonctionnement d'un SOC)

▪  Maîtrise des techniques de détection d'anomalies et de l'apprentissage sur données déséquilibrées

▪  Capacité à travailler sur de gros volumes de données et à optimiser les traitements

▪  Esprit d'analyse, rigueur et goût pour l'investigation

Technologies utilisées :

Python · scikit-learn · PyTorch · Détection d'anomalies (Isolation Forest, autoencodeurs) · SIEM (Splunk, Elastic, Sentinel) · MITRE ATT&CK · Spark · SQL · Kafka · MLflow · Docker / Kubernetes