En un coup d'œil
- Missions: Analyse des données numériques pour fournir des informations exploitables et soutenir les opérations.
- Entreprise: GCI, une entreprise axée sur l'excellence et l'innovation technologique.
- Avantages: Salaire compétitif, opportunités de développement professionnel et environnement dynamique.
- Autres infos: Travaillez avec des experts et développez vos compétences dans un environnement collaboratif.
- Pourquoi ce job: Relevez des défis passionnants en exploitant des données critiques pour des missions importantes.
- Qualifications: Diplôme en informatique et expérience en analyse technique ou en criminalistique numérique.
Le salaire estimé est compris entre 63000 - 77000 € par an.
GCI incarne l'excellence, l'intégrité et le professionnalisme. Les employés qui soutiennent nos clients offrent des solutions de mission uniques et de grande valeur tout en tirant parti de l'expertise technologique de notre main-d'œuvre pour répondre aux exigences critiques des missions dans les domaines de l'analyse de données et du développement logiciel, de l'ingénierie, du ciblage et de l'analyse, des opérations, de la formation et des opérations cybernétiques. Nous maximisons les opportunités de succès en établissant et en maintenant des partenariats fiables et de confiance avec nos clients et l'industrie.
En tant qu'Exploiteur de données, une journée typique comprendra les tâches suivantes :
DESCRIPTION DU POSTE
Un Exploiteur de données qualifié effectue la récupération et l'analyse forensic des données provenant de téléphones, d'ordinateurs et de disques ; identifie, préserve, extrait, analyse et rapporte les résultats sur de grands ensembles de données. Le candidat est responsable du soutien aux exigences opérationnelles et analytiques. Les activités incluent la révision et l'analyse de l'évaluation des risques de vulnérabilité au sein des données. L'individu sera censé évaluer les informations pour identifier les vulnérabilités et travailler avec des parties prenantes techniques internes et externes pour identifier des solutions afin d'enrichir l'analyse. Capable de suivre l'ensemble du cycle de vie du ciblage en s'engageant dans l'exploitation des données des exigences de collecte, de l'analyse des données, de la synthèse et de la documentation, de la rédaction de rapports et de la diffusion d'informations exploitables.
RESPONSABILITÉS CLÉS
- Fournir un soutien à l'exploitation des données au client.
- Utiliser une variété d'outils et de méthodes pour extraire des informations à partir de données numériques afin de fournir des renseignements exploitables.
- Créer une gamme de produits qui informent les opérations, orientent le ciblage et la collecte, contribuent aux produits de renseignement et soutiennent plusieurs besoins des clients.
- Collaborer de manière transversale avec des scientifiques des données, des ingénieurs, des développeurs, des ciblages et des analystes.
- Fournir des recommandations pour une amélioration continue.
- Travailler aux côtés d'autres membres de l'équipe pour maintenir et faire avancer les capacités de notre organisation.
- Communication polie et professionnelle, verbale et écrite, parmi une variété de parties prenantes.
- Concevoir et mettre en œuvre des solutions alimentées par l'IA pour automatiser des tâches, améliorer la prise de décision et améliorer l'efficacité.
- Concevoir et mettre en œuvre des intégrations API pour extraire, transformer et charger des données à partir de diverses sources.
ÉDUCATION ET EXPÉRIENCE
Baccalauréat en informatique, technologie de l'information ou autre discipline connexe, ou combinaison équivalente d'éducation, de certifications techniques, de formation et d'expérience professionnelle/militaire.
Minimum de 3 ans d'expérience en analyse technique, en criminalistique numérique, en ciblage technique ou dans une discipline technique similaire pertinente.
QUALIFICATIONS REQUISES
- Expérience pratique avec des outils d'évaluation et de visualisation disponibles dans le commerce (par exemple, Tableau, Encase, X-ways, Wireshark, etc.).
- Expérience dans la création d'images forensic et l'extraction de données.
- Expérience dans l'analyse du trafic réseau.
- Préparer une gamme de produits adaptés qui incarnent et expliquent les résultats.
- Capacité à trier de grandes quantités de données non structurées pour des points de données clés (c'est-à-dire, métadonnées et artefacts).
- Connaissance démontrée de la réponse aux incidents, de la containment et de l'atténuation.
- Connaissance des méthodes courantes d'attaques cybernétiques.
- Expérience démontrée dans l'analyse détaillée des journaux et la surveillance des systèmes pour comprendre l'état du système, détecter les violations du système et identifier d'autres anomalies du système.
- Expérience démontrée dans l'identification des vulnérabilités, l'analyse des risques et la remédiation.
- Capacité à trier, examiner, identifier et corréler des éléments d'intérêt à partir de nombreux ensembles de données de toutes sources.
- Capacité à évaluer les événements de sécurité mondiaux pour évaluer l'impact et/ou le risque sur le système (par exemple, exploits de jour zéro, pannes matérielles et/ou cyberattaques).
- Capacité à identifier et documenter des informations pouvant combler des lacunes critiques.
- Créer de nouvelles méthodologies / algorithmes pour l'analyse et la corrélation des données.
- Créer des profils d'entités / objets et des ensembles de données dérivés qui permettent de futures opportunités et efforts analytiques.
- Expérience avec des capacités de collecte technique.
- Expérience en scripting ou programmation utilisant Python ou similaire.
- Expérience et confort à travailler dans des environnements Linux.
- Expérience dans l'analyse des flux de travail analytiques pour identifier des opportunités d'automatisation et d'optimisation des processus ; concevoir des solutions.
QUALIFICATIONS SOUHAITÉES
- Connaissance pratique de Python et expérience de l'utilisation de fonctions de codage assistées par LLM (Continue, Obsidian, Claude Code).
- Expérience de travail avec l'analyse et la visualisation des données.
- Expérience de travail avec le renseignement sur les menaces cybernétiques, la chasse aux menaces cybernétiques et la production de rapports sur les menaces cybernétiques.
Un candidat doit être citoyen américain et nécessite une habilitation TS/SCI avec polygraphe active/en cours.
Employeur garantissant l'égalité des chances / Individus handicapés / Anciens combattants protégés.
Data Exploiter (TS/SCI with Poly Required) employeur : GCI
GCI est un employeur de choix, offrant un environnement de travail dynamique à Chantilly, VA, où l'innovation et la collaboration sont au cœur de notre culture. Nous valorisons le développement professionnel de nos employés grâce à des opportunités de mentorat et de formation continue, tout en garantissant un équilibre entre vie professionnelle et vie privée. Rejoindre notre équipe, c'est participer à des missions significatives qui ont un impact direct sur la sécurité nationale.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Exploiter (TS/SCI with Poly Required)
✨Participe à des meetups de data science
Les meetups de data science sont une super opportunité pour rencontrer des professionnels du secteur en personne. Participe à des événements dans ta ville et n'hésite pas à échanger sur des projets personnels ou des datasets intéressants. Cela peut vraiment t'aider à créer des connexions avec des recruteurs ou des collègues potentiels !
✨Montre tes compétences avec des projets
Rien ne vaut un bon projet pour démontrer tes compétences en data science. Que ce soit un projet sur GitHub ou un blog où tu partages tes analyses, mets en avant ton savoir-faire. Les employeurs adorent voir des exemples concrets de ce que tu sais faire !
✨Vis les forums spécialisés
Rejoins des forums et des communautés en ligne spécifiquement dédiés à la data science, comme Kaggle ou des sous-forums sur Reddit. Non seulement tu pourras apprendre des autres, mais tu seras aussi au courant des opportunités d'emploi qui sont souvent partagées dans ces espaces.
✨Postule directement sur le site de GCI
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez GCI. C'est souvent là qu’on affiche nos postes en premier, et postuler directement peut te donner un avantage ! Fais-le !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Data Exploiter (TS/SCI with Poly Required)
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez GCI, il est crucial de montrer tes compétences techniques. Assure-toi que ton CV liste des outils et langages de programmation que tu maîtrises, comme Python, R, ou SQL. N'oublie pas d'inclure des projets où tu as utilisé ces compétences, comme des analyses de données ou des modèles prédictifs.
Fais briller tes expériences de projet:Parle de tes projets en data science de manière détaillée dans ta lettre de motivation ou ton CV. Décris les problèmes que tu as résolus, les méthodes que tu as employées, et les résultats obtenus. Ça montrera à GCI que tu sais appliquer la théorie à la pratique, ce qui est super important dans ce domaine.
Personnalise ta lettre de motivation:Quand tu rédiges ta lettre de motivation, mets l'accent sur pourquoi tu veux travailler spécifiquement chez GCI. Mentionne ce qui te passionne dans leurs projets ou leurs valeurs, et comment tes aspirations s'alignent avec celles de l'entreprise. Ça donnera du poids à ta candidature !
Soigne le format de ton CV:Pour un poste à temps plein, il est essentiel d'avoir un CV clair et bien structuré. N'hésite pas à utiliser des graphiques pour illustrer tes compétences en data science, comme tes niveaux de maîtrise dans différents langages. Sinon, utilise des sections bien définies pour les projets, les expériences et les formations afin que tout soit facile à lire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez GCI
✨Prépare ton arsenal technique !
En data science, les compétences techniques sont primordiales. Sois prêt à répondre à des questions sur les algorithmes, la modélisation des données, et les langages de programmation comme Python ou R. N'hésite pas à réviser quelques concepts de machine learning et à pratiquer des analyses de données sur des jeux de données réels.
✨Montre ton portfolio
Pour un poste à temps plein, ce qui peut faire la différence, c’est un bon portfolio ! Prépare des projets clairs qui démontrent tes compétences en data science, comme des analyses que tu as réalisées ou des visualisations percutantes. Sois prêt à en discuter en profondeur pour prouver ta maîtrise technique.
✨Anticipe les études de cas
Les interviews en data science comportent souvent des études de cas où l'on te demande de résoudre un problème concret. Prépare-toi à décrire ta démarche pour analyser des données, définir des KPI ou même créer un modèle prédictif. Pratique avec des cas d’études donnés par des sites spécialisés ou lors de compétitions en ligne.
✨Comprends le business derrière les données
Au-delà des compétences techniques, les entreprises veulent savoir comment tu peux contribuer à leurs objectifs. Familiarise-toi avec les problématiques du secteur de GCI et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.