Ingénieur Logiciel Python - Backend & Data Risque Cyber

Chez Citalid, on transforme la Cyber Threat Intelligence et la posture de défense d’une organisation en une estimation financière du risque cyber, chiffrée, explicable, et actionnables par les décideurs. Notre produit repose sur des modèles quantitatifs au cœur desquels se trouvent des ingénieurs capables de faire le lien entre la rigueur du code et la robustesse des résultats.

Le poste est avant tout un rôle d’ingénierie logicielle en Python, articulé autour de deux dimensions complémentaires : le développement backend d’une plateforme en production et le traitement de la donnée. La modélisation intervient en appui.

Ce que tu feras

Ingénierie backend & performance

• Concevoir et développer les services et API Python qui exécutent nos modèles de risque (services, API, pipelines de calcul).

• Assurer la qualité du code : tests, revue, documentation, bonnes pratiques (PEP8, typage, structuration).

• Industrialiser les modèles du prototype à la production : robustesse, scalabilité, optimisation des temps de traitement.

Data & modélisation

• Développer les pipelines d’ingestion et de transformation des données de menace et de posture.

• Implémenter en production des traitements quantitatifs : simulations Monte Carlo, calcul matriciel, modèles probabilistes (approche FAIR).

• Veiller à l’explicabilité des résultats : chez Citalid, chaque chiffre de risque doit pouvoir être justifié et retracé auprès du client.

Indispensable2 ans minimum sur un poste d’ingénierie logicielle.Maîtrise avancée de Python dans un contexte applicatif : structures de données, algorithmie, tests, frameworks (ex.: FastAPI ou Django).Maîtrise des librairies de traitement de la donnée : numpy et pandas.Un vrai plusBases mathématiques solides : algèbre, statistiques, probabilités, (idéalement simulations type Monte Carlo et réseau bayésien)Librairies complémentaires : xarray, scipy, networkx, scikit-learn.Profiling, optimisation des performances, gestion mémoire et calcul matricielCe qu’on attend au-delà des compétences techniquesRigueur : documentation, tests, capacité à challenger ses propres résultats.Sens de la qualité et de la maintenabilité — produire un travail fiable dans le temps.Autonomie, tout en sachant demander de l’aide et confronter ses idées.À l’aise avec l’incertitude méthodologique : nos modèles évoluent, les bonnes réponses ne sont pas toujours écrites à l’avance.Capacité à dialoguer avec des profils variés (data, dev, produit, métier) et à vulgariser des sujets complexes.

#J-18808-Ljbffr