Hexagone Digitale

Offre d'emploi Expert(e) IA / Data Scientist – Sécurisation SOC via LLM

Toulouse (31)

Hexagone Digitale

Le poste

Freelance
CDI
Dès que possible
6 mois
40k-45k €⁄an, 400-500 €⁄j
5 à 10 ans d’expérience
Télétravail partiel
Toulouse, Occitanie
Publiée le 10/07/2026

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Contexte

Le client intègre des technologies d'Intelligence Artificielle Générative au sein de son SOC afin d'automatiser l'analyse de menaces, de contextualiser les alertes de sécurité et d'assister les analystes.

L'objectif est de concevoir des modèles de langage (LLM/SLM) souverains et ultra-spécialisés en cybersécurité. Le/la consultant(e) travaillera en collaboration directe avec l'équipe R&D Cyber et l'équipe SOC, dans un environnement de recherche et développement agile.

Rôle et responsabilités principales

  • Fine-tuning de LLM open-source (Llama, Mistral, Qwen…) sur des données de cybersécurité (logs, rapports CTI, playbooks)

  • Mise en œuvre de techniques d'apprentissage par renforcement pour limiter les hallucinations et sécuriser les réponses générées

  • Définition et application des formats de prompt et de conversation pour l'entraînement des modèles • Structuration et formatage des datasets d'entraînement textuels

  • Mise en place de pipelines d'évaluation et de benchmarking pour mesurer la performance des modèles "Cyber" face aux standards du marché

  • Vulgarisation des concepts IA auprès de profils cybersécurité (analystes SOC, RSSI)

  • Collaboration directe avec l'équipe R&D Cyber et l'équipe SOC

Livrables attendus

  • Modèles LLM/SLM fine-tunés et spécialisés en cybersécurité

  • Datasets d'entraînement structurés et formatés (ChatML, Alpaca)

  • Pipelines d'évaluation et de benchmarking (interne et standards du marché)

  • Rapports de performance comparative des modèles

Profil recherché

Profil sénior (6 à 9 ans d'expérience), positionné auprès des Métiers, capable d'exploiter, analyser et évaluer des données structurées ou non pour établir des scénarios anticipant les leviers Métiers ou opérationnels. Autonomie attendue dans un environnement R&D agile.

Rigueur scientifique sur la qualité des données et la reproductibilité des benchmarks. Bonne capacité de communication et de vulgarisation auprès d'interlocuteurs non-IA.

Environnement de travail

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