Mission freelance Expert(e) IA / LLM Spécialisé Cybersécurité (SOC)
Toulouse (31)
Bifora
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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 œuvre 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 recherché
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
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
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.
Environnement de travail
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