#TALENTINTECH2026 Expert.e cyber IA data science F/H

## Contexte *Rencontre directe dans le cadre du salon Talent In Tech le 5 novembre 2026, de 9h30 à 16h30, à l'Azur Arena d'Antibes (06600 Antibes). Se munir de plusieurs CV.* Au sein de la Direction du Contrôle Interne et de la Sécurité Numérique (DCISN), l'ensemble des acteurs œuvrent pour la sécurité numérique afin de faire face à l'augmentation incessante du niveau de menace, en apportant de l'agilité dans la mise en place des postures de sécurisation des SI, de détection des tentatives de compromission, de contrôle de l'application des politiques et processus. Rattaché(e) au département Cyber défense de la DCISN, vous intégrerez le pôle SOC (8 collaborateurs), qui participe au dispositif de détection des activités malveillantes liées à la fraude sur le système d'information de la DSI de la CNAF. Votre mission : transformer de grands volumes de données en systèmes de prévention et de détection de la fraude exploitables par les équipes métiers, en combinant expertise cyber, Data Science avancée, Machine Learning, analyse comportementale et expertise fraude. ## Missions - Analyser les traces cyber et investiguer les comportements frauduleux : journaux de sécurité, événements applicatifs, traces d'utilisation des services web et des API, pour identifier des activités suspectes. - Reconstituer les enchaînements d'événements et caractériser les modes opératoires associés aux compromissions de comptes, usurpations d'identité, usages automatisés abusifs et détournements de services numériques. - Conduire les investigations techniques en croisant les sources disponibles, distinguer comportements légitimes, anomalies et indices de fraude. - Concevoir et faire évoluer la collecte et la corrélation des données. - Enrichir la détection par la CTI (Cyber Threat Intelligence) et les informations de compromission, en exploitant les indicateurs de compromission (IOC) et les modes opératoires. - Développer des capacités de détection combinant expertise cyber, analyse de données et IA : construction de variables à partir des traces, approches supervisées et non supervisées (classification, détection d'anomalies, regroupement de comportements, calcul de scores de risque), identification de signaux faibles et de comportements coordonnés. - Industrialiser les dispositifs : intégrer règles, traitements et modèles dans les outils de détection et d'investigation, automatiser les opérations répétitives de collecte et d'enrichissement, définir les méthodes de validation à partir des données historiques. - Collaborer avec les équipes cybersécurité, lutte contre la fraude, métiers, données et développement ; produire des restitutions claires (synthèses d'investigation, documentation des règles et modèles, recommandations) et garantir l'explicabilité des résultats. Des déplacements sur les autres sites de la CNAF sont possibles. ## Profil recherché BAC+5 et 5 ans d'expérience sur les compétences listées en cybersécurité, analyse de données et IA.