Deep Thought

Synacktiv recherche un·e stagiaire pour une durée de 6 mois ou un·e apprenti·e en alternance (F/H) capable de participer aux évolutions du projet Disconet. Disconet est une plate-forme collaborative de conduite de tests d’intrusion qui propose de nombreuses fonctionnalités allant de la découverte automatique de vulnérabilité à la génération de rapport de missions tout en passant par la proposition de recommandations pour les experts qui l’utilisent.

L’objectif de ce stage est de perfectionner le moteur de prise de décision et de suggestions automatique de Disconet en implémentant des modèles de machine learning tirant parti de la forte expérience de l’entreprise en tests d’intrusion, ainsi que du large volume d’information traité par l’application.

Les principaux objectifs de ce stage sont :

• Proposer, implémenter et évaluer des modèles de ML pour améliorer les décisions des automates et les suggestions faites aux utilisateurs
• Contribuer activement au développement de l’outil pour accroître son autonomie, notamment dans le cadre de reconnaissance réseaux et fingerprinting automatisées et récurrentes

À ce titre, vous serez amené à :

• travailler en collaboration avec l’équipe de développement du projet et les utilisateurs finaux de la solution ;
• être force de proposition et contribuer au développement du backend et du frontend du projet ;
• appréhender des problématiques techniques avancées et identifier des solutions innovantes ;
• faire évoluer le projet de façon réactive en fonction des retours utilisateurs.

Ce projet est utilisé en production par nos pentesters, vos développements auront un impact direct sur la réalisation de leurs missions !

Il est attendu que le stage / alternance débouche sur un CDI chez Synacktiv au sein du pôle développement.