Architecte Cybersécurité

Rejoindre Skeepers, c’est intégrer une entreprise en forte croissance, à la croisée du marketing, de la tech et de la data, où chaque voix compte.

Chez Skeepers, nous aidons les marques à placer la voix de leurs clients au cœur de leur stratégie.

Notre plateforme SaaS permet de collecter, modérer et activer du contenu authentique (avis, vidéos, publications sociales, etc.) à chaque point de contact client.

Notre mission : stimuler l’acquisition, la conversion et la fidélisation grâce à la puissance du contenu généré par les utilisateurs (UGC).

Plus de 8 000 marques nous font déjà confiance pour créer des relations plus fortes, plus authentiques et durables avec leurs communautés.

Le/La Architecte Cybersécurité définit, conçoit et fait évoluer l'architecture de sécurité cible de Skeepers — de ses plateformes SaaS à son SI interne, du cloud aux usages des collaborateurs.

Dans un contexte où l'IA s'installe au cœur du produit comme dans les usages internes, et où les exigences de confiance, conformité et gouvernance n'ont jamais été aussi fortes, il/elle porte une responsabilité de premier plan : concevoir une architecture et un cadre qui permettent d'innover vite — y compris avec l'IA — sans ouvrir de nouvelles surfaces de risque.

Ce poste, rattaché à la Direction des Systèmes d'Information & Cybersécurité, combine :

• une vision d'architecture structurante et long terme,
• une gouvernance pragmatique qui pose des règles du jeu claires et tenables,
• une autorité technique reconnue, exercée sans bureaucratie,
• et une proximité terrain réelle : on conçoit la cible, mais on reste capable de la prouver, de la challenger et de la défendre dans le réel.

Responsabilités principales

1. Concevoir l'architecture de sécurité cible

• Définir la vision et les principes d'architecture sécurité (réseau, cloud, IAM, données, applicatif, postes & usages).
• Concevoir des architectures de référence et des patterns réutilisables, du SaaS produit jusqu'au SI interne.
• Intégrer la sécurité by design et by default dans les choix structurants (cloud, plateformes, nouveaux produits).
• Arbitrer les choix techniques sous l'angle risque / valeur / faisabilité, et documenter les décisions.

2. Gouvernance & cadre de référence sécurité (enjeu fort)

• Définir et faire vivre le cadre de gouvernance sécurité : standards, politiques, exigences et patterns d'architecture réellement applicables.
• Mettre en place des points de contrôle légers et efficaces (revues d'architecture, security gates dans le cycle de développement) qui accélèrent les équipes plutôt que de les freiner.
• Piloter la gestion des dérogations et de la dette de sécurité : tracer, prioriser, résorber.
• Tenir une vision consolidée et partagée des risques (registre de risques, indicateurs) et alimenter le reporting vers la Direction et les instances.
• Soutenir l'alignement avec les référentiels et engagements (NIS2, exigences clients).

3. Sécuriser l'IA — produit & interne (dimension différenciante du rôle)

Côté produit (IA embarquée dans les plateformes clients) :

• Concevoir la sécurité des fonctionnalités IA / GenAI intégrées au produit (LLM, RAG, agents, scoring, génération de contenu).
• Mener le threat modeling spécifique IA : prompt injection, exfiltration de données, empoisonnement, abus de modèle, fuite de données clients dans les prompts/entraînements.
• Définir les garde-fous d'architecture : validation des entrées/sorties, cloisonnement des données, gestion des secrets, contrôle des accès des identités non-humaines (agents).
• Sécuriser la chaîne d'approvisionnement IA (fournisseurs de modèles, APIs tierces, fine-tuning, données d'entraînement).

Côté interne (adoption de l'IA par les équipes) :

• Cadrer une adoption sûre des outils d'IA par les collaborateurs (assistants, copilotes, agents, génération de code) et lutter contre le shadow AI.
• Définir la gouvernance des données et des usages IA : quels cas d'usage, quelles données, à quel niveau de confidentialité, avec quel processus de validation.
• Construire la gouvernance de l'IA (inventaire des modèles & cas d'usage, registre de risques IA) en lien avec les référentiels émergents : OWASP Top 10 LLM/GenAI, NIST AI RMF, MITRE ATLAS, ISO/IEC 42001, EU AI Act.

4. Embarquer la sécurité dans le produit & les équipes

• Travailler main dans la main avec les équipes Tech, Produit, Platform/Cloud et IT dès la conception.
• Challenger et sécuriser les architectures applicatives et cloud des plateformes propo