AI Security / MLOps Security Engineer

Contexte :

Dans le cadre du développement de ses usages liés à l’intelligence artificielle, l’entreprise souhaite renforcer la sécurité de ses plateformes, modèles et outils d’IA.

Le périmètre concerne notamment les solutions agentiques utilisées par les développeurs, les outils d’IA collaboratifs ainsi que les environnements Google Workspace/Gemini, AWS et Databricks .

Missions principales :

• Définir et mettre en œuvre les exigences de sécurité applicables aux plateformes et projets IA/ML .
• Sécuriser les environnements MLOps , de la préparation des données jusqu’au déploiement et au monitoring des modèles.
• Évaluer les risques associés aux agents IA , assistants de développement, LLM et outils d’IA générative.
• Protéger les données utilisées par les modèles : contrôle des accès, chiffrement, traçabilité et prévention des fuites.
• Sécuriser les usages de Gemini et Google Workspace , ainsi que les environnements AWS et Databricks .
• Intégrer des contrôles de sécurité dans les pipelines CI/CD et ML pipelines .
• Réaliser des analyses de risques, audits de configuration et revues d’architecture.
• Définir des règles de gouvernance concernant les modèles, les prompts, les données et les usages de l’IA.
• Détecter et traiter les vulnérabilités propres aux systèmes d’IA : prompt injection, data poisoning, model theft, fuite de données et attaques adversariales .
• Collaborer avec les équipes Cybersécurité, Cloud, Data, DevOps, MLOps et Développement.
• Assurer une veille sur les référentiels et bonnes pratiques en matière d’AI Security : OWASP Top 10 for LLM, NIST AI RMF, MITRE ATLAS .

Compétences recherchées :

• Solide expérience en cybersécurité Cloud et applicative .
• Bonne compréhension des architectures Data, IA, Machine Learning et IA générative .
• Maîtrise des problématiques de sécurité liées aux LLM, agents IA et plateformes MLOps .
• Expérience des environnements Cloud, idéalement AWS .
• Connaissance de Databricks , notamment des problématiques de gouvernance, d’IAM et de protection des données.
• Connaissance de Google Workspace et Gemini appréciée.
• Maîtrise des sujets IAM, gestion des secrets, chiffrement, DLP, logging et monitoring .
• Connaissance des outils et pratiques DevSecOps/MLOps : CI/CD, Infrastructure as Code, conteneurs et Kubernetes.
• Capacité à réaliser des analyses de risques et à formuler des recommandations pragmatiques.
• Bon relationnel et capacité à travailler avec des équipes techniques multidisciplinaires.

Profil recherché :

• Formation supérieure en cybersécurité, Cloud, Data ou informatique.
• Expérience significative en tant que Cloud Security Engineer, DevSecOps Engineer, MLOps Engineer ou AI Security Engineer .
• Profil hybride capable de comprendre les enjeux de cybersécurité, Cloud, Data et IA/ML .
• Anglais professionnel apprécié.