Expert(e) IA / LLM Spécialisé Cybersécurité informatique (SOC) (IT)

Contexte de la mission : Dans le cadre de l'intégration de technologies d'Intelligence Artificielle Générative pour automatiser l'analyse de menaces, contextualiser les alertes de sécurité et assister les analystes, le client recherche un(e) Expert(e) IA spécialisé(e) dans l'entraînement, l'alignement et l'évaluation de modèles de langage (LLM/SLM), afin de concevoir des modèles souverains ultra-spécialisés en cybersécurité. Le/la consultant(e) travaillera en collaboration directe avec l'équipe R&D Cyber et l'équipe SOC. Missions confiéesFine-tuning de modèles : adapter et spécialiser des LLM open-source (Llama, Mistral, Qwen...) sur des données de cybersécurité (logs, rapports CTI, playbooks) Alignement & limitation des hallucinations : mettre en ?uvre des techniques de reinforcement learning pour garantir des réponses précises, sécurisées et sans biais Formatage & structuration des données : définir les meilleurs formats de prompt/conversation pour l'entraînement Évaluation & Benchmarking : concevoir des pipelines d'évaluation rigoureux comparant les modèles "Cyber" aux standards du marché Profil candidat: Compétences techniques impératives : A. Fine-Tuning (PEFT) Maîtrise avancée de LoRA et QLoRA Pratique courante d'au moins un framework : Unsloth, Axolotl ou TRL (HuggingFace) B. Structuration & Formatage de Données Expertise ChatML et Alpaca pour structurer les datasets d'entraînement C. Alignement & Reinforcement Learning Expérience solide en DPO, GRPO, PPO Maîtrise de TRL, verl ou OpenRLHF D. Évaluation & Validation Conception de protocoles d'évaluation rigoureux Benchmarks standards (MMLU, GSM8K) et méthodologies Evaluation Arena / LMSYS / LLM-as-a-judge Linguistique : Anglais professionnel + Français courant (impératifs) Compétences appréciées (nice to have)Sensibilité cybersécurité (MITRE ATT&CK, analyse de logs, détection d'intrusions) Stack MLOps : Hugging Face Hub, vLLM, Ollama, Triton Excellente maîtrise Python / PyTorch Soft skills : Rigueur scientifique absolue (qualité des données, reproductibilité des benchmarks) Capacité à vulgariser des concepts IA complexes auprès de profils cyber (analystes SOC, RSSI) Autonomie en environnement R&D agile Profil type : Data Scientist / ML Engineer expérimenté(e), capable de gérer l'ensemble du cycle de valorisation de la donnée (collecte, qualité, préparation, modélisation prédictive/prescriptive, data storytelling), avec une expertise pointue en entraînement et alignement de LLM.