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# Ingénieur IA machine learning

- **Company:** DEODIS
- **Location:** Toulouse, France (Remote available)
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Cyber Security, Python (Programming Language), Log Analysis, Machine Learning, Reinforcement Learning, Pytorch, Large Language Models, Mitre Att&ck, HuggingFace, Machine Learning Operations
- **Published:** July 4, 2026
- **Apply:** https://fr.indeed.com/viewjob?jk=1312dd63658dd3dd

## About the Role

A. Fine-Tuning de Modèles (PEFT)
Maîtrise avancée des techniques d'adaptation à faible rang : LoRA et QLoRA.
Pratique courante d'au moins un framework de fine-tuning rapide : Unsloth, Axolotl, ou TRL (Transformer Reinforcement Learning d'Hugging Face).
B. Structuration & Formatage de Données
Expertise dans l'utilisation des formats de templates de discussion, notamment ChatML et Alpaca, pour structurer les datasets d'entraînement textuels.
C. Alignement & Reinforcement Learning (Contrôle des Hallucinations)
Solide expérience dans l'optimisation des réponses (Constraint-based generation & Alignment) via les méthodes : DPO (Direct Preference Optimization), GRPO (Group Relative Policy Optimization) et PPO (Proximal Policy Optimization).
Maîtrise des frameworks d'alignement : TRL, verl ou OpenRLHF.
D. Évaluation & Validation (MMLU / Benchmarking)
Capacité à concevoir des protocoles d'évaluation rigoureux.
Utilisation de benchmarks standards (ex: MMLU, GSM8K) et mise en place de frameworks d'évaluation comparatifs internes (méthodologies de type Evaluation Arena / LMSYS, LLM-as-a-judge).

SKILLS SECONDAIRES & APPRÉCIÉS (Nice to Have)
Sensibilité Cybersécurité : Expérience préalable ou fort intérêt pour les problématiques SOC (MITRE ATT&CK, analyse de logs, détection d'intrusions).
Stack MLOps : Connaissance de plateformes comme Hugging Face Hub, vLLM, Ollama ou Triton pour le déploiement et l'inférence optimisée.
Développement : Excellente maîtrise de Python et de PyTorch.

SOFT SKILLS
Rigueur scientifique : Rigueur absolue sur la qualité des données et la reproductibilité des benchmarks.
Communication : Capacité à vulgariser les concepts IA complexes auprès de profils purement cybersécurité (Analystes SOC, RSSI).
Autonomie : Capacité à délivrer dans un environnement R&D agile.

## Description

Fine-tuning de modèles : Adapter et spécialiser des LLM open-source (Llama, Mistral, Qwen...) sur des données de cybersécurité (logs, rapports CTI, playbooks).
Alignement et limitation des hallucinations : Mettre en ?uvre des techniques d'apprentissage par renforcement pour s'assurer que les modèles génèrent des réponses précises, sécurisées et sans biais/hallucinations (crucial pour le SOC).
Formatage et structuration des données : Définir et appliquer les meilleurs formats de prompt et de conversation pour l'entraînement.
Évaluation et Benchmarking : Mettre en place des pipelines d'évaluation rigoureux pour mesurer la performance des modèles spécialisés "Cyber" par rapport aux standards du marché.


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