> Markdown version of [/jobs/ext/1924035-expert-ia-generative-llm-specialise-cybersecurite-equipe-soc-h-f](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/1924035-expert-ia-generative-llm-specialise-cybersecurite-equipe-soc-h-f). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Expert IA Générative & Llm Spécialisé Cybersécurité - Équipe Soc H/F - **Company:** AGILIA TECHNOLOGY - **Location:** Toulouse, France (Remote available) - **Experience:** Expert - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Artificial Intelligence, Cyber Security, Python (Programming Language), Log Analysis, Open Source Technology, Reinforcement Learning, Pytorch, Large Language Models, Mitre Att&ck, Generative AI, HuggingFace - **Published:** August 5, 2026 - **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/82025850.html ## About the Role Profil recherché Nous recherchons un(e) expert(e) disposant d'une forte expertise technique en intelligence artificielle appliquée aux modèles de langage.Compétences indispensablesIntelligence Artificielle & Fine-tuningExpertise en entraînement et adaptation de modèles LLM/SLM.Maîtrise des techniques :LoRA.QLoRA.PEFT.Expérience avec au moins un framework de fine-tuning :Unsloth.Axolotl.TRL.Alignement des modèlesMaîtrise des méthodes :DPO.GRPO.PPO.Expérience avec les frameworks :TRL.verl.OpenRLHF.DéveloppementExcellente maîtrise de Python.Maîtrise de PyTorch.Compétences appréciéesSensibilité ou expérience en cybersécurité.Connaissance des environnements SOC.Compréhension des sujets :MITRE ATT&CK.Analyse de logs.Détection d'intrusions.Connaissance des outils :Hugging Face Hub.vLLM.Ollama.Triton.Qualités recherchéesRigueur scientifique : attention portée à la qualité des données et à la reproductibilité des benchmarks.Capacité de communication : aptitude à vulgariser des concepts IA complexes auprès de profils cybersécurité.Autonomie : capacité à évoluer dans un environnement R&D agile., Nous recherchons un(e) expert(e) disposant d'une forte expertise technique en intelligence artificielle appliquée aux modèles de langage., Intelligence Artificielle & Fine-tuning * Expertise en entraînement et adaptation de modèles LLM/SLM. * Maîtrise des techniques : + LoRA. + QLoRA. + PEFT. * Expérience avec au moins un framework de fine-tuning : + Unsloth. + Axolotl. + TRL. Alignement des modèles * Maîtrise des méthodes : + DPO. + GRPO. + PPO. * Expérience avec les frameworks : + TRL. + verl. + OpenRLHF. Développement * Excellente maîtrise de Python. * Maîtrise de PyTorch., * Sensibilité ou expérience en cybersécurité. * Connaissance des environnements SOC. * Compréhension des sujets : + MITRE ATT&CK. + Analyse de logs. + Détection d'intrusions. * Connaissance des outils : + Hugging Face Hub. + vLLM. + Ollama. + Triton. Qualités recherchées * Rigueur scientifique : attention portée à la qualité des données et à la reproductibilité des benchmarks. * Capacité de communication : aptitude à vulgariser des concepts IA complexes auprès de profils cybersécurité. * Autonomie : capacité à évoluer dans un environnement R&D agile., Intelligence artificielle Python Autonomie ## Description L'objectif est d'automatiser l'analyse des menaces, de contextualiser les alertes de sécurité et d'assister les analystes SOC grâce à des modèles d'intelligence artificielle spécialisés., Le consultant interviendra en collaboration avec les équipes R&D Cyber et SOC. Missions principales Fine-tuning de modèles IA - Adapter et spécialiser des modèles de langage open-source tels que Llama, Mistral, Qwen ou équivalents sur des données de cybersécurité. - Réaliser le fine-tuning de modèles sur différents types de données : - Logs. - Rapports CTI (Cyber Threat Intelligence). - Playbooks. - Mettre en oeuvre des techniques d'adaptation à faible rang (PEFT), notamment : - LoRA. - QLoRA. Alignement des modèles et limitation des hallucinations - Optimiser les réponses générées par les modèles afin d'obtenir des résultats précis et adaptés aux besoins cybersécurité. - Mettre en oeuvre des techniques d'alignement et d'apprentissage par renforcement : - DPO (Direct Preference Optimization). - GRPO (Group Relative Policy Optimization). - PPO (Proximal Policy Optimization). - Utiliser des frameworks d'alignement tels que : - TRL. - verl. - OpenRLHF. - Travailler sur la réduction des hallucinations des modèles. Structuration et formatage des données - Définir les formats adaptés pour l'entraînement des modèles conversationnels. - Structurer les datasets selon des formats de templates de discussion : - ChatML. - Alpaca. - Définir les meilleures pratiques de formatage des prompts et conversations pour l'entraînement. Évaluation et benchmarking des modèles - Concevoir des protocoles d'évaluation permettant de mesurer les performances des modèles spécialisés cybersécurité. - Mettre en place des pipelines de benchmark. - Comparer les performances des modèles par rapport aux standards du marché. - Utiliser des méthodologies et benchmarks tels que : - MMLU. - GSM8K. - Evaluation Arena / LMSYS. - LLM-as-a-Judge. ## Related Videos - [How to Avoid LLM Pitfalls - Mete Atamel and Guillaume Laforge](https://www.wearedevelopers.com/videos/1328-how-to-avoid-llm-pitfalls-mete-atamel-and-guillaume-laforge) - [Progressive Delivery in Kubernetes](https://www.wearedevelopers.com/videos/949-progressive-delivery-in-kubernetes) - [Photonic Computing: Programming a New Class of AI Accelerators (incl. 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