Recrutement tech

Les métiers émergents en cybersécurité

14 avril 2025
Sommaire

L’essor de la cybersécurité et l’apparition de nouveaux métiers

Vous l’avez sans doute remarqué : les cyberattaques se multiplient et touchent des entreprises de toutes tailles. C’est un sujet qui inquiète autant les dirigeants d’entreprise que les responsables informatiques. Et si la sécurité en ligne évolue, c’est en grande partie grâce à l’arrivée de nouveaux métiers en cybersécurité.

Cette évolution soulève une question essentielle : comment recruter les bons profils pour faire face à des attaques toujours plus complexes ? C’est là que nous pouvons intervenir en tant que cabinet de recrutement spécialisé. Dans cet article, nous allons découvrir plusieurs métiers émergents dans la cybersécurité, comprendre pourquoi ils sont de plus en plus demandés et voir comment se former pour y accéder.

Pourquoi de nouveaux métiers apparaissent-ils en cybersécurité ?

Le paysage des menaces informatiques évolue rapidement. Les hackers rivalisent de créativité pour s’introduire dans les systèmes informatiques, ce qui oblige les entreprises à renforcer leur niveau de protection. Résultat : de nouvelles spécialisations apparaissent.

  • Complexité grandissante : Les virus, les rançongiciels (ransomwares) ou encore les campagnes de phishing sont toujours plus sophistiqués. Les anciens modèles de défense ne suffisent plus.
  • Transformation numérique généralisée : Le télétravail, le cloud et les applications collaboratives transforment la façon de travailler. Les frontières entre privé et professionnel s’effacent, et les risques se multiplient.
  • Besoin de réactivité : Les entreprises doivent repérer les menaces avant qu’elles ne causent des dommages. C’est pourquoi certains métiers se focalisent sur la détection précoce et l’automatisation des réponses aux incidents.

En somme, ces métiers émergents répondent à de nouveaux enjeux. Les recruteurs recherchent des talents capables de combiner des compétences techniques et une grande capacité d’adaptation.

Trois métiers incontournables pour mieux se protéger

Chaque poste possède son champ d’expertise spécifique. Voici trois rôles clés qui se distinguent particulièrement.

Threat Intelligence Analyst

Cet expert se consacre à la recherche et à l’analyse des menaces.
Il traque les failles potentielles, s’intéresse à la manière dont les pirates agissent et anticipe les prochaines attaques.
Les entreprises ont besoin de ces profils pour rester informées des dernières tendances en matière de cybercriminalité.

Security Automation Engineer

Sa mission ? Automatiser les processus de sécurité, de la détection à la réponse aux incidents.
Il met en place des outils capables d’alerter les équipes le plus tôt possible, tout en éliminant de nombreuses tâches manuelles répétitives.
Cela permet de gagner du temps et d’éviter que des menaces ne passent inaperçues.

DevSecOps Specialist

Le DevSecOps rassemble trois équipes : développement, sécurité et exploitation (Ops).
Le spécialiste DevSecOps veille à intégrer la sécurité à chaque étape du cycle de vie d’un logiciel.
Son objectif : s’assurer que les applications et services sont protégés dès leur conception et que tout le monde adopte les bonnes pratiques.

Autres métiers qui montent en puissance

Pour aller plus loin, voici d’autres rôles qui gagnent du terrain :

  • Cloud Security Architect : Conçoit la sécurité dans les environnements cloud (AWS, Azure, GCP) et protège les données stockées en ligne.
  • Privacy Engineer : Garantit la protection des données personnelles en conformité avec les réglementations (RGPD, etc.).
  • Cybersecurity Data Scientist : Analyse des volumes importants de données pour repérer les comportements suspects et modéliser les menaces.

Chaque poste répond à des besoins précis, mais tous contribuent à renforcer la même mission : protéger les actifs numériques de l’entreprise.

Se former pour intégrer ces métiers d’avenir

La bonne nouvelle, c’est qu’il existe plusieurs voies pour devenir un expert en cybersécurité. Pas besoin d’un parcours linéaire ou ultra-technique dès le départ. Voici quelques pistes :

  1. Formations universitaires : De nombreux masters en cybersécurité voient le jour. Ils proposent des modules pointus sur la détection des menaces et la création d’outils de protection.
  2. Certifications professionnelles : (ISC)², ISACA ou encore SANS offrent des programmes pour valider des compétences recherchées sur le marché (CISSP, CISA, etc.).
  3. Bootcamps et écoles spécialisées : Idéaux pour apprendre rapidement les bases ou se spécialiser, ces formations courtes sont très appréciées des recruteurs.
  4. Apprentissage en continu : Dans un domaine qui évolue vite, la veille technologique est indispensable : suivre l’actualité, participer à des conférences, tester de nouvelles plateformes.

Pour conclure : passer à l’action pour renforcer votre cybersécurité

La cybersécurité ne se limite plus à quelques généralistes. Les nouveaux métiers comme Threat Intelligence Analyst, Security Automation Engineer ou DevSecOps Specialist offrent des compétences de pointe pour se défendre efficacement. Les entreprises ont besoin de ces experts, et le marché des talents est encore en pleine expansion.

Notre conseil : n’attendez pas qu’une attaque survienne pour agir. Pour bâtir une équipe solide et polyvalente, il est essentiel de recruter dès maintenant ces profils spécialisés.

Chez GetPro, notre rôle est de vous accompagner dans cette démarche. Nous identifions les candidats les mieux adaptés à vos besoins et nous facilitons votre recrutement grâce à notre expertise. Alors si vous êtes prêt à passer à l’étape suivante et sécuriser votre organisation, contactez-nous dès aujourd’hui. Nous serons ravis de vous aider à trouver les futurs experts qui sauront protéger votre entreprise.

 

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Thomas Motti
14 avr. 2025
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Pas besoin d’un parcours linéaire ou ultra-technique dès le départ. Voici quelques pistes :Formations universitaires : De nombreux masters en cybersécurité voient le jour. Ils proposent des modules pointus sur la détection des menaces et la création d’outils de protection.Certifications professionnelles : (ISC)², ISACA ou encore SANS offrent des programmes pour valider des compétences recherchées sur le marché (CISSP, CISA, etc.).Bootcamps et écoles spécialisées : Idéaux pour apprendre rapidement les bases ou se spécialiser, ces formations courtes sont très appréciées des recruteurs.Apprentissage en continu : Dans un domaine qui évolue vite, la veille technologique est indispensable : suivre l’actualité, participer à des conférences, tester de nouvelles plateformes.Pour conclure : passer à l’action pour renforcer votre cybersécuritéLa cybersécurité ne se limite plus à quelques généralistes. Les nouveaux métiers comme Threat Intelligence Analyst, Security Automation Engineer ou DevSecOps Specialist offrent des compétences de pointe pour se défendre efficacement. Les entreprises ont besoin de ces experts, et le marché des talents est encore en pleine expansion.Notre conseil : n’attendez pas qu’une attaque survienne pour agir. Pour bâtir une équipe solide et polyvalente, il est essentiel de recruter dès maintenant ces profils spécialisés.Chez GetPro, notre rôle est de vous accompagner dans cette démarche. Nous identifions les candidats les mieux adaptés à vos besoins et nous facilitons votre recrutement grâce à notre expertise. Alors si vous êtes prêt à passer à l’étape suivante et sécuriser votre organisation, contactez-nous dès aujourd’hui. Nous serons ravis de vous aider à trouver les futurs experts qui sauront protéger votre entreprise. 
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Thomas Motti
14 avr. 2025
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Les métiers clés de l’intelligence artificielle : panorama et enjeux
Depuis quelques années, l’intelligence artificielle (IA) s’est imposée comme l’un des principaux moteurs d’innovation dans le monde professionnel. Qu’il s’agisse d’automatiser des tâches répétitives, d’optimiser des processus ou de révolutionner notre rapport à la data, les technologies basées sur l’IA offrent un potentiel sans précédent. Au cœur de cette révolution se trouvent des métiers variés et complémentaires, dont le rôle est de concevoir, de déployer et de piloter les solutions d’IA au sein des entreprises. Dans cet article, nous proposons un tour d’horizon des principaux métiers de l’IA, en détaillant leurs missions, leurs compétences requises ainsi que les opportunités qu’ils représentent sur le marché du travail.Data ScientistMissions et responsabilitésLe Data Scientist occupe une place centrale dans l’écosystème de l’intelligence artificielle. Son rôle consiste à exploiter des données variées (données clients, données issues de capteurs, logs, etc.) pour en extraire des informations utiles et exploitables par l’entreprise. Au quotidien, il construit des modèles statistiques et de machine learning, met en place des pipelines de traitement des données et participe à l’interprétation des résultats pour faciliter la prise de décision. Son approche se veut à la fois mathématique et informatique.Compétences requisesSolides bases en statistiques et probabilitésMaîtrise des algorithmes de machine learning (régression, classification, clustering, etc.)Expertise en programmation (Python, R, SQL, et parfois Scala ou Julia selon les environnements)Compréhension des outils de big data (Hadoop, Spark) et des bibliothèques d’IA (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn)Capacité à communiquer et à vulgariser les résultats (visualisations, rapports, présentations)Évolution et opportunitésAvec la croissance exponentielle du volume de données, la demande de Data Scientists n’a jamais été aussi forte. Ils peuvent évoluer vers des postes de Lead Data Scientist, de Chief Data Officer ou encore s’orienter vers le conseil. À mesure que l’IA se développe dans de nouveaux secteurs (santé, finance, industrie, commerce…), les perspectives s’étendent et les salaires associés sont souvent très compétitifs.Machine Learning EngineerMissions et responsabilitésSi le Data Scientist se concentre sur la modélisation et l’exploration des données, le Machine Learning Engineer, quant à lui, met l’accent sur la production et l’industrialisation de ces modèles. Son rôle est de développer des solutions logicielles robustes et performantes pour intégrer les modèles de machine learning dans des applications concrètes (applications web, systèmes embarqués, plateformes internes). Il doit également gérer le déploiement continu (CI/CD) et l’optimisation en conditions réelles des algorithmes d’IA.Compétences requisesExcellentes connaissances en programmation (Python, C++, Java, etc.)Maîtrise des frameworks de deep learning (TensorFlow, PyTorch)Connaissance approfondie des architectures de déploiement (microservices, conteneurs Docker, Kubernetes)Capacité à optimiser les performances et à assurer la scalabilité des systèmes IACulture du DevOps et des pratiques d’intégration continueÉvolution et opportunitésLa fonction de Machine Learning Engineer est particulièrement recherchée dans les entreprises souhaitant passer à l’échelle leurs projets d’IA. Avec la maturité croissante de la discipline, ces professionnels deviennent des piliers incontournables pour assurer la transition entre le prototype et la solution industrialisée. À terme, un Machine Learning Engineer peut évoluer vers des postes d’architecte IA, de responsable R&D ou de CTO (Chief Technology Officer).3. Data EngineerMissions et responsabilitésLe succès d’un projet d’IA repose grandement sur la qualité et l’accessibilité des données. Le Data Engineer est le spécialiste de la conception, de la mise en place et de la maintenance des infrastructures de données. Il crée et gère les bases de données, les pipelines d’ingestion et de transformation de données, ainsi que les outils pour rendre ces données accessibles aux équipes data et IA. Son rôle est donc fondamental pour garantir la fiabilité, la sécurité et la performance des systèmes qui alimentent les algorithmes.Compétences requisesMaîtrise des technologies de bases de données (SQL, NoSQL)Solide connaissance des frameworks big data (Hadoop, Spark)Compétences avancées en scripting et programmation (Python, Scala, Java)Compréhension des bonnes pratiques de conception d’architecture dataConnaissances en sécurité et gouvernance des donnéesÉvolution et opportunitésLe Data Engineer peut évoluer vers des postes d’architecte data ou d’architecte cloud, et collaborer étroitement avec les équipes DevOps et IA. À l’heure de la transformation numérique, sa présence est indispensable pour toutes les entreprises qui souhaitent centraliser, traiter et valoriser de grands volumes d’informations.AI Researcher (Chercheur en IA)Missions et responsabilitésL’AI Researcher – ou chercheur en intelligence artificielle – se consacre à l’exploration et à la création de nouvelles méthodes, algorithmes et approches dans le domaine de l’IA. Il s’agit souvent d’un profil issu de la recherche universitaire, qui conserve un lien étroit avec le monde académique. Son travail consiste à publier des articles scientifiques, à participer à des conférences, à réaliser des expérimentations pointues et à améliorer la performance et la robustesse des modèles existants.Compétences requisesNiveau avancé en mathématiques, en particulier en algèbre linéaire, en probabilités et en statistiquesSolides connaissances en algorithmie et en structure de donnéesMaîtrise approfondie des techniques de machine learning, de deep learning et des sujets plus pointus (NLP, computer vision, reinforcement learning, etc.)Capacité à prototyper des idées de recherche dans un environnement de programmation (Python, C++ ou autre)Excellentes compétences en rédaction scientifique et en communication de résultatsÉvolution et opportunitésLes AI Researchers sont particulièrement présents dans les laboratoires de recherche (publics ou privés) et dans les grands groupes technologiques (GAFA, éditeurs de logiciels spécialisés). Ils peuvent également fonder ou rejoindre des start-up où leur expertise est très valorisée pour innover et se démarquer de la concurrence. Dans un contexte où les algorithmes deviennent de plus en plus complexes, leur rôle est essentiel pour concevoir des approches de pointe et faire évoluer l’état de l’art de l’IA.Data AnalystMissions et responsabilitésLe Data Analyst se situe à l’interface entre la donnée, l’analyse métier et la prise de décision. Il se focalise sur l’exploration et la visualisation des données afin d’identifier des tendances, des corrélations et d’éventuels leviers d’optimisation. Son rôle n’est pas toujours directement associé à la conception d’algorithmes complexes, mais il est indispensable pour traduire les résultats d’analyse en recommandations concrètes pour les équipes opérationnelles (marketing, finance, ressources humaines, etc.).Compétences requisesBonne maîtrise des outils d’analyse et de data visualization (Tableau, Power BI, etc.)Connaissances en SQL et, dans certains cas, en Python ou R pour automatiser les traitementsCapacité d’interprétation des données et compréhension du business de l’entrepriseAisance dans la communication écrite et orale pour présenter les résultats à des interlocuteurs non techniquesÉvolution et opportunitésLe Data Analyst peut évoluer vers un rôle de Data Scientist s’il développe des compétences plus poussées en modélisation et en machine learning, ou vers un poste de Product Manager Data s’il souhaite se spécialiser dans la gestion de produits et de projets data. Dans un contexte de démocratisation de la donnée, son profil est très demandé, aussi bien dans les grands groupes que dans les PME.AI Product Manager (Chef de produit IA)Missions et responsabilitésL’AI Product Manager assure la cohérence entre les objectifs business de l’entreprise et le développement des solutions d’IA. Il est responsable de définir la vision produit, de prioriser les fonctionnalités et de coordonner les équipes data, développement et design autour d’une même feuille de route. Sa mission inclut également la gestion du cycle de vie du produit IA, depuis l’idéation jusqu’à la commercialisation, en passant par la phase de test et de déploiement.Compétences requisesConnaissance à la fois des modèles d’IA et des enjeux businessCapacité de gestion de projet et de coordination d’équipes multidisciplinairesExcellentes aptitudes en communication et en négociationFamiliarité avec les méthodes agiles (Scrum, Kanban)Vision stratégique pour évaluer l’impact et la rentabilité d’une solution IAÉvolution et opportunitésÀ l’heure où l’IA s’impose dans toutes les strates de l’entreprise, le rôle de l’AI Product Manager gagne en importance. Il peut évoluer vers un poste de Head of Product ou de Chief Product Officer, voire se spécialiser encore plus dans la stratégie data et IA en devenant Chief Data Officer. Les entreprises technologiques et les start-up en particulier sont très friandes de ce type de profil pour piloter leurs innovations.AI Ethics & Compliance OfficerMissions et responsabilitésAvec l’essor de l’IA, des problématiques éthiques et réglementaires émergent, liées notamment à la protection des données personnelles, à la transparence des algorithmes, ou encore aux risques de discrimination. L’AI Ethics & Compliance Officer se charge d’identifier ces enjeux, de définir des lignes directrices éthiques et de s’assurer que l’entreprise respecte les normes en vigueur (RGPD en Europe, par exemple). Il peut également intervenir dans la formation des équipes pour sensibiliser aux bonnes pratiques.Compétences requisesConnaissances solides en droit du numérique et en conformité (RGPD, CNIL, etc.)Bonne compréhension des principes de fonctionnement de l’IA et de la gestion des donnéesVision éthique et capacité à formuler des recommandations clairesEsprit de synthèse pour aligner les enjeux techniques, business et juridiquesÉvolution et opportunitésBien que plus récent que les autres métiers, ce rôle tend à se développer à mesure que les entreprises prennent conscience de la responsabilité qui leur incombe en matière de traitement des données et d’usage des algorithmes. Les opportunités sont nombreuses dans les grands groupes, les administrations, mais aussi dans les start-up qui souhaitent déployer des solutions IA de manière responsable.Ingénieur spécialisé (Vision par ordinateur, NLP, etc.)Missions et responsabilitésAu sein de la grande famille de l’IA, on trouve également des ingénieurs spécialisés dans des domaines particuliers : la vision par ordinateur (computer vision), le traitement du langage naturel (NLP), la robotique, ou encore le reinforcement learning. Leur expertise technique pointue leur permet de résoudre des problématiques complexes liées à un champ d’application précis : analyse d’images et de vidéos, compréhension et génération de langage, planification de trajectoires de robots, etc.Compétences requisesMaîtrise avancée des techniques et bibliothèques spécifiques à la spécialité (OpenCV pour la vision, spaCy ou NLTK pour le NLP, etc.)Connaissances approfondies des modèles de deep learning applicables (CNN pour la vision, RNN ou Transformers pour le NLP…)Capacité à analyser et à traiter un volume important de données spécialisées (images, textes, signaux)Compétences en programmation, en algorithmique et en mathématiques Évolution et opportunitésCes ingénieurs spécialisés sont particulièrement demandés dans les secteurs qui reposent sur des technologies très spécifiques, comme la reconnaissance faciale, la voiture autonome, la traduction automatique ou encore les assistants virtuels. Leurs perspectives de carrière peuvent inclure la direction technique d’un pôle R&D ou la création de start-up ciblant un besoin de niche.Pour conclureL’intelligence artificielle est un domaine en expansion constante, soutenu par l’explosion du volume de données et les progrès fulgurants des technologies de machine learning et de deep learning. Au cœur de cette transformation, on retrouve une pluralité de métiers complémentaires : Data Scientist, Machine Learning Engineer, Data Engineer, AI Researcher, Data Analyst, AI Product Manager, AI Ethics & Compliance Officer et Ingénieur spécialisé. Chacun de ces rôles apporte une expertise spécifique pour faire vivre l’IA au sein des entreprises et contribuer à son adoption massive.La demande pour ces profils ne cesse de croître, et les perspectives de carrière sont particulièrement attractives. Non seulement ces métiers offrent une forte valeur ajoutée, mais ils permettent également à ceux qui les exercent d’évoluer dans un univers passionnant et en constante évolution. Avec l’essor de l’IA, les défis se multiplient : garantir la qualité des données, assurer la scalabilité des systèmes, respecter les normes éthiques et juridiques ou encore anticiper les ruptures technologiques futures. Autant de problématiques auxquelles les professionnels de l’IA répondent, façonnant ainsi l’innovation et l’économie de demain. 
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Thomas Motti
7 avr. 2025

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Emile PennesCo-fondateur de GetPro
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