{"id":3102895,"url":"https://alion.io/job/storm-data-scientist-cybersecurite-soc-hf-2","title":"Data Scientist Cybersécurité / SOC – H/F","company":{"id":3908479,"name":"Storm Group","domain":"storm-group.fr","url":"https://alion.io/company/storm-5","size_band":"1001-5000","is_staffing_agency":false,"employer_type":"direct","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":"Welcome to the Jungle","truth_index":null},"role":"Security","role_family":"Security","seniority":null,"employment_type":"freelance","work_mode":"hybrid","remote_scope":null,"remote_scope_basis":null,"remote_working_hours":null,"hiring_geo_confidence":"structured","locations":["Paris, France"],"countries":["FR"],"hiring_countries":[],"hiring_countries_total":0,"salary":{"min":50000,"max":55000,"currency":"EUR","period":"year","gross":null,"usd_annual":61692},"salary_estimate":null,"experience_years_min":null,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"Apache Kafka","optional":false},{"name":"Docker","optional":false},{"name":"Kubernetes","optional":false},{"name":"Machine Learning","optional":false},{"name":"Microsoft Sentinel","optional":false},{"name":"MLFlow","optional":false},{"name":"NumPy","optional":false},{"name":"Python","optional":false},{"name":"PyTorch","optional":false},{"name":"Scikit-learn","optional":false},{"name":"SIEM","optional":false},{"name":"Spark","optional":false},{"name":"Splunk","optional":false},{"name":"SQL","optional":false}],"status":"live","first_seen_at":"2026-10-22T13:39:58Z","employer_posted_date":null,"last_verified_at":"2026-10-22T13:39:58Z","board_verified":false,"closed_at":null,"days_open":3,"trust":{"level":"not_scored","repost_count":null,"flags":[],"days_open":3},"description":"#StormYourCareer Rejoins STORM GROUP et construis ta carrière avec nous !\nDétecte les menaces invisibles et révolutionne l’analyse comportementale du SOCAu sein du Security Operations Center (SOC) d’un grand compte, nous recherchons un(e) Data Scientist Cybersécurité / SOC. Ton rôle consistera à renforcer les capacités de détection des cybermenaces par l’exploitation avancée des données de sécurité, en concevant des modèles prédictifs et d’analyse comportementale pour isoler les signaux faibles et optimiser la réponse aux incidents.\nTon futur environnementTu évolueras au cœur du Security Operations Center d’une infrastructure d’envergure. En interface directe avec les analystes SOC, les ingénieurs SIEM et les spécialistes de la Threat Intelligence, tu interviendras sur des flux massifs de journaux d’événements. C’est le cadre idéal pour appliquer le Machine Learning et la Data Science à la lutte contre les cyberattaques, tout en industrialisant des modèles au sein d’architectures de données distribuées.\nTes missions clésModélisation & Détection Avancée des Menaces (Mode DATA & IA) :\nConcevoir, développer et entraîner des modèles de détection d’anomalies sur des volumétries massives de journaux de sécurité (logs réseau, système, identité et applicatifs).\n\nDévelopper et déployer des algorithmes d’analyse comportementale des utilisateurs et des entités (UEBA) pour identifier les compromissions de comptes et les mouvements latéraux.\n\nMettre en œuvre des modèles de scoring et de priorisation dynamique des alertes afin de réduire le bruit et le taux de faux positifs pour les analystes.\n\nRéaliser l’ingénierie des caractéristiques (feature engineering) sur des jeux de données complexes et fortement déséquilibrés.\n\nÉvaluer rigoureusement les performances des modèles à l’aide de métriques adaptées à la détection d’intrusions (précision, rappel, ROC-AUC, taux de faux positifs).\n\nIndustrialisation & Collaboration SOC (Mode RUN & MLOps) :\nAssurer l’industrialisation, le déploiement et le monitoring continu des modèles en production (MLflow, Docker, Kubernetes).\n\nCollaborer au quotidien avec les analystes SOC et les équipes d’investigation pour qualifier les détections et réinjecter les retours terrain dans l’entraînement des algorithmes.\n\nMener une veille active sur les nouvelles techniques d’attaque répertoriées dans le cadre de référence MITRE ATT&CK.\n\nTon profilFormation : Diplôme d’Ingénieur ou Bac+5 en Data Science, statistiques, informatique décisionnelle ou cybersécurité.\n\nExpérience : Tu justifies d’une expérience de 3 à 5 ans en Data Science et Machine Learning, idéalement appliquée aux cas d’usage de la cybersécurité ou de la détection de fraude.\n\nExpertise Data Science & IA Impérative :\nMaîtrise des algorithmes de détection d’anomalies (Isolation 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algorithmiques auprès des analystes sécurité opérationnels.\n\nNos avantagesRemboursement des titres de transport à hauteur de 75%.\n\nTickets restaurant pris en charge par STORM GROUP à hauteur de 50% (10,5€ / jour).\n\nAccès Gymlib / Wellpass (sport et bien-être).\n\nContrat Santé / Prévoyance mis en place auprès de la compagnie Alan.\n\nFormation continue : Accès à Udemy Business.\n\nPrime de cooptation, prime d’intéressement et de participation.\n\nDeux à trois jours de télétravail par semaine.\n\n5 raisons de nous rejoindreParcours sur mesure : Co-construis une trajectoire professionnelle unique, adaptée à tes ambitions.\n\nMissions Stratégiques : Interviens sur des projets d’envergure, en parfaite cohérence avec ton expertise.\n\nSuivi Dédié : Bénéficie d’un pilotage annuel structuré pour garantir ta progression continue.\n\nExcellence Continue : Développe tes compétences au quotidien au sein d’un écosystème exigeant.\n\nPerformance Durable : Évolue dans un cadre où l’exigence 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