Description du poste

***Rencontre directe dans le cadre du salon Talent In Tech le 5 Novembre 2026 de 9h30 à 16h30 à l'Azur Arena d'Antibes – rue Emile Hugues – 06600 ANTIBES***
Vous munir de plusieurs CV

Au sein de la 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 pôle SOC (8 collaborateurs) qui participe au dispositif de détection des activités malveillantes ayant trait à la fraude sur le système d'information de la DSI de la CNAF.

Votre mission consistera à transformer de grands volumes de données en systèmes intelligents de prévention et de détection de la fraude, directement exploitables par les équipes métiers ! Pour ce faire, vous vous appuierez sur votre expertise cyber et sur l'utilisation de l'intelligence artificielle, en combinant Data Science avancée, Machine Learning, analyse comportementale et expertise fraude.

Missions :

Analyser les traces cyber et investiguer les comportements frauduleux
Analyser les journaux de sécurité, les événements applicatifs et les 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, aux usurpations d'identité, aux usages automatisés abusifs et aux détournements de services numériques à des fins frauduleuses ;
Conduire les investigations techniques en croisant les sources disponibles, distinguer les comportements légitimes des anomalies et des indices de fraude.
Concevoir et faire évoluer la collecte et la corrélation des données

Enrichir la détection par la CTI et les informations de compromission
Exploiter les outils et sources de CTI afin d'identifier les menaces, les indicateurs de compromission et les modes opératoires susceptibles d'alimenter des scénarios de fraude sur les services numériques.
Développer des capacités de détection combinant expertise cyber, analyse de données et IA

Construire des variables pertinentes à partir des traces cyber et des parcours d'utilisation des services. Développer des approches supervisées et non supervisées : classification, détection d'anomalies, regroupement de comportements et calcul de scores de risque.
Identifier les signaux faibles, les comportements coordonnés et les relations entre différentes entités.
Industrialiser les dispositifs et améliorer leurs performances

Intégrer les règles, traitements et modèles dans les outils de détection et d'investigation.
Automatiser les opérations répétitives de collecte, d'enrichissement et de préqualification.
Définir les méthodes de validation et d'évaluation à partir des données historiques et des cas confirmés.
Proposer des améliorations sur les outils et processus utilisés lors de la détection et qualification des cas de fraude.
Apporter une expertise opérationnelle et garantir la maîtrise des usages

Collaborer avec les équipes cybersécurité, lutte contre la fraude, métiers, données et développement pour comprendre les usages légitimes, qualifier les risques et définir les priorités de détection.
Produire des restitutions claires et exploitables : synthèses d'investigation, descriptions de scénarios, documentation des règles et des modèles, recommandations d'amélioration des des dispositifs de surveillance et de sécurisation.
Garantir l'explicabilité des résultats et documenter les sources.

Des déplacements sur les autres sites de la CNAF sont possibles.

BAC+5 et 5 ans d'expérience sur les compétences listées en cybersécurité, analyse de données, IA.

• Temps de travail : 35H/semaine
  Travail en journée
• Qualification : Cadre
• Expérience : 5 An(s)