SUJET 13 Plateforme DevSecOps intelligente avec détection d’anomalies applicatives et automatisation des alertes avec de l’IA PFE

Contexte et objectifs

• Concevoir et mettre en œuvre une plateforme DevSecOps intégrée et sécurisée pour la supervision et l’automatisation.
• Détecter les anomalies applicatives à partir des logs et métriques, analyser automatiquement ces anomalies via une couche d’intelligence artificielle et automatiser la transmission des alertes critiques.
• Durée du stage : 6 mois. Nombre de stagiaires requis (H/F) : 1.

Responsabilités et tâches principales

• Collecter et centraliser logs et métriques depuis les systèmes applicatifs pour assurer l’observabilité (intégration d’outils de logging et monitoring).
• Développer et configurer des mécanismes de détection d’anomalies (rule-based et modèles ML/IA) pour identifier incidents et comportements anormaux.
• Implémenter l’automatisation des workflows d’alerte : enrichissement automatique des incidents, priorisation et transmission des notifications.

Intégration IA et automatisation

• Intégrer des services d’intelligence artificielle via API pour l’analyse automatique des incidents (classification, clustering, diagnostic initial).
• Développer des scripts et pipelines d’automatisation pour la gestion des flux (CI/CD, remediation automatisée, playbooks d’incidents).

Compétences requises et attendues

• Bonnes connaissances en DevOps et sécurité applicative, maîtrise des concepts CI/CD et automatisation.
• Compréhension des principes de supervision et d’observabilité (logs, métriques, traces) et expérience en scripting pour l’orchestration.
• Capacité à intégrer des services d’IA via API, esprit d’analyse et rigueur dans la gestion des incidents.

Livrables et démonstration

• Une plateforme fonctionnelle démontrant la collecte, détection d’anomalies, analyse IA et automatisation des alertes critiques.
• Documentation technique, guide d’exploitation et démonstration d’une approche intelligente de la sécurité opérationnelle.

Candidature

• Merci d’envoyer votre candidature (CV + lettre de motivation) à l’adresse suivante : stages@sfmtechnologies.com.