AI Security Officer / Architecte Cybersécurité IA Senior (H/F)

Dans le cadre du développement et de la sécurisation des usages de l'intelligence artificielle au sein d'un grand compte du secteur bancaire et financier, CYNERS recherche un AI Security Officer / Architecte Cybersécurité IA Senior (H/F).

Vous interviendrez en qualité de référent sécurité sur les technologies d'intelligence artificielle générative, les Large Language Models (LLM), les architectures Retrieval-Augmented Generation (RAG) et les agents IA.

Votre objectif sera d'accompagner l'adoption sécurisée de ces technologies, d'identifier et maîtriser les risques cyber associés et de contribuer à la définition et à l'évolution du référentiel de sécurité IA.

Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes d'architecture, de développement, Data, innovation, sécurité et gouvernance.

Vos principales responsabilités :

1. Architecture et sécurité des systèmes IA

• Analyser les architectures IA, les flux de données, les composants techniques et leurs dépendances.

• Évaluer la sécurité des solutions LLM, RAG et des systèmes multi-agents.

• Identifier les risques liés aux modèles, aux données, aux fournisseurs et aux composants tiers.

• Challenger les choix d'architecture et recommander des mesures de sécurité adaptées.

• Participer aux revues de sécurité et au suivi des plans de remédiation.

2. Sécurisation des LLM et de l'IA générative

• Évaluer les risques de prompt injection, d'exfiltration de données et de divulgation de secrets.

• Définir les contrôles de sécurité applicables aux modèles, prompts, API et connecteurs.

• Accompagner la sécurisation des composants open source et des intégrations tierces.

• Contribuer à la définition des exigences de protection des données et des accès.

3. Sécurité des architectures RAG et des agents IA

• Analyser les risques associés aux sources documentaires, embeddings, index et bases vectorielles.

• Définir les mécanismes de contrôle d'accès et de cloisonnement des données.

• Sécuriser les identités, permissions, secrets et capacités d'action des agents IA.

• Mettre en œuvre les principes de moindre privilège, de validation humaine et de traçabilité.

• Définir les mécanismes de contrôle et de révocation des actions sensibles.

4. Gouvernance des risques et référentiel AI Security

• Réaliser des analyses de risques et des exercices de threat modeling appliqués à l'IA.

• Contribuer à l'évolution des standards et baselines de sécurité IA.

• Définir les scénarios de menace, exigences de sécurité, critères de validation et indicateurs de suivi.

• Accompagner le traitement des écarts, exceptions et risques résiduels.

• Assurer une veille sur les menaces émergentes et les bonnes pratiques AI Security.

5. Secure SDLC et DevSecOps appliqués à l'IA

• Intégrer les exigences de sécurité IA aux cycles de développement.

• Définir des security gates et des contrôles adaptés aux projets IA.

• Contribuer aux stratégies de tests de sécurité spécifiques aux LLM et systèmes agentiques.

• Accompagner l'automatisation des contrôles dans les pipelines CI/CD.

• Participer à l'amélioration continue des dispositifs de logging et monitoring.

Vous occuperez un rôle de référent technique et méthodologique, avec une forte dimension transverse et une capacité à accompagner les équipes dans leurs décisions d'architecture et de sécurité.

Profil recherché

De formation supérieure en informatique ou cybersécurité, vous disposez d'une expérience confirmée en architecture de sécurité et en gestion des risques cyber, complétée par une expertise concrète sur les technologies d'intelligence artificielle.

Vous avez déjà participé à la conception, à l'évaluation ou à la sécurisation d'architectures intégrant des LLM, des solutions RAG ou des agents IA.

Expertises techniques attendues :

• Architecture cybersécurité et AI Security.

• Sécurité des LLM, de l'IA générative et des systèmes agentiques.

• Architectures RAG, embeddings, bases vectorielles et contrôle d'accès.

• Sécurité des API, connecteurs, identités, habilitations et secrets.

• Threat modeling et analyse des risques appliqués à l'IA.

• Cloud Security, Secure SDLC et DevSecOps.

• Tests de sécurité IA, prompt injection et sécurisation des modèles.

• Logging, monitoring et contrôle des composants tiers.

Référentiels et bonnes pratiques :

• OWASP Top 10 for LLM / GenAI.

• MITRE ATLAS.

• NIST AI Risk Management Framework (AI RMF).

• Principes de sécurité applicative et de gestion des risques cyber.

Qualités attendues :

• Excellentes capacités d'analyse et de conceptualisation.

• Capacité à auditer et challenger des architectures complexes.

• Aptitude à dialoguer avec des interlocuteurs techniques et métiers.

• Esprit de synthèse et communication claire.

• Autonomie, rigueur et force de proposition.

• Capacité à animer des ateliers et à formaliser des recommandations opérationnelles.

Une expérience dans un environnement bancaire ou financier réglementé constituera un atout.