Stagiaire en Deep Learning pour la détection d'anomalies/attaques dans une infrastructure cloud F/H

Publication date : Oct 15, 2026, 10:45AM

Contract duration : 6 months

Le stage s’inscrit dans des travaux en cours pour élaborer une solution de détection d’anomalies dans des logs systèmes, typiquement de serveurs d’infrastructure cloud. La collecte est réalisée au niveau système, sur l’ensemble des conteneurs de chaque serveur indépendamment de la couche d’orchestration.

Nous modélisons ces logs sous la forme de graphes de provenance, puis nous avons recours à du Deep Learning (GNN, Graph Neural Network) pour détecter les attaques.

Nous avons déjà obtenu des résultats encourageants, et souhaitons aller plus loin.

Pour cela, nous prévoyons d’améliorer le pré-processing des features et l’encodage de ces features qui servent de données d’entrée au GNN.

L’apprentissage et la détection pourront être améliorés en considérant de nouvelles sources de données, plus récentes et réalistes que celles utilisées jusqu’à présent.

De plus, une piste complémentaire intéressante porte sur l’analyse de la différence des graphes correspondants aux données bénignes vs d’attaques, ainsi que sur l’extraction de sous-graphes d’attaques.

Au cours du stage, nous analyserons dans quelle mesure il serait possible de détecter des attaques avec moins de données tout en maintenant la qualité de la détection.

Selon les données disponibles au moment du stage, il pourra être envisagé d’adapter l’architecture (choix de features, peaufiner le modèle) de la solution de détection à des données du réseau(flux de communication entre serveurs).

Le cas d’usage visé in fine porte sur la détection de mouvement latéral, d’où l’intérêt pour développer des heuristiques pour faire une jointure intelligente des anormalités détectées sur différents nœuds.

Formation Bac + 5 (ingénieur ou équivalent)

- Vous avez des compétences dans le domaine de l'IA

- Vous maitrisez les langages de programmation Python, C/C++, et frameworks IA tels que Pytorch

- Vous avez des connaissances au niveau de la cybersécurité

- Quelques notions d’algorithmes sur les graphes est un plus

- Vous faites preuve de curiosité et de persévérance

- Vous savez travailler en autonomie et vous êtes capable de prendre des initiatives

- Anglais écrit, parlé

- Autonomie, rigueur et proactivité

- date de prise de poste souhaitée: 01/01/2027-01/02/2027

Vous ferez partie d’un écosystème de recherche côtoyant des ingénieurs d’études en anticipation, permettant l’expérimentation et la mise en œuvre des concepts étudiés sur des cas d’usage concrets.

Le stage vous permet de mettre en application et de développer vos compétences en IA, cybersécurité et logiciel informatique.

L’ambitionde la Division Innovationestde porter plus loinl’innovationd’Orangeet derenforcerson leadershiptechnologique, enmobilisantnoscapacitésde recherche pournourriruneinnovationresponsableau service del’humain,éclairerles choixstratégiquesdu Groupe à longtermeet influencerl’écosystèmedigitalmondial.

La division Innovationrassemble, dans le monde, 6000salariésdédiésà la recherche etl’innovationdont740chercheurs.

Au seind’OrangeInnovation,vousrejoindrezla direction NECTAR en charge decontribueraux innovationsliéesauxoffresIaaS et PaaS du Groupe tout ensoutenant, etcollaborantavec, lesrégionset pays. La direction assure etarticuleles 3 phases de recherche,d’anticipationet de conception-déploiementdans un soucid’optimisationtechnique,économiqueetopérationnelle.

Desired start date : Jan 01, 2027, 12:00AM

At Orange, only your skills matter.

Regardless of your age, gender, background, origin, religion, sexual orientation, disability, neurodiversity, or appearance, we actively encourage diversity within our teams, as it is a collective strength and a driver of innovation.Orange is a disability-inclusive employer: please feel free to let us know about any specific needs you may have.