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Candidat : [nom] · [e-mail]

Reconstitution du 4 septembre 2026.

[nom]

Cybersecurity Engineer

+ Casablanca, Morocco [téléphone] # [e-mail]

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PROfiL PROFESSIONNEL

Ingénieur en cybersécurité spécialisé en SOC, Detection Engineering et Threat Intelligence, avec une forte expérience dans la conception de SOC, la détection avancée des menaces et l’automatisation des processus de sécurité. Habitué aux environnements critiques, aux exercices de Purple Team et à la mise en œuvre de solutions SIEM/SOAR orientées détection et réponse aux incidents.

EXPÉRIENCE PROFESSIONNELLE

Consultant Cybersécurité Septembre 2025 – Présent

Sekera Services Casablanca, Maroc

• Participation aux ateliers SOC Build & Run pour différents clients
• Participation active à des exercices de Purple Teaming avec simulations d’attaques avancées (APT, Living Off The Land)
• Traitement des alertes SOC niveau L1 : triage, investigation et analyse
• Réalisation de tests d’intrusion sur des applications web pour plusieurs clients
• R&D SOC : automatisation, dashboarding, nouvelles intégrations, Detection Engineering et DLP
• Préparation et présentation de rapports hebdomadaires et mensuels pour les clients SOC

Ingénieur Détection – Projet de Fin d’Études Mars 2025 – Août 2025

Sekera Services Casablanca, Maroc

• Conception et mise en œuvre d’une stratégie de Detection Engineering pour des environnements Active Directory
• Participation active aux exercices de Purple Teaming avec simulations d’attaques avancées
• Développement de plus de 50 règles de détection personnalisées alignées sur le framework MITRE ATT&CK
• Création de playbooks d’investigation afin de standardiser la réponse aux incidents

Ingénieur SOC – Projet de Fin d’Année Juillet 2024 – Septembre 2024

Caisse Marocaine de Retraites (CMR) Rabat, Maroc

• Architecture et déploiement d’un SOC nouvelle génération
• Intégration complète : Wazuh (SIEM), TheHive (Gestion des incidents), Cortex (Moteur d’analyse)
• Mise en place de MISP pour la gestion centralisée des IOC (plus de 10 000 indicateurs)
• Déploiement de Suricata IDS avec règles personnalisées
• Automatisation de 80 % des tâches répétitives via Shuffle Automation

FORMATION

École Nationale des Sciences Appliquées Oujda, Maroc

Diplôme d’Ingénieur – Sécurité des Systèmes d’Information et Cybersécurité 2020 – 2025

COMPÉTENCES TECHNIQUES

Cybersécurité & SOC

Texte de CV reconstitué par NextData — le document original est perdu. · page 1

• Detection Engineering : conception, tuning et optimisation de règles de détection
• Threat Intelligence : analyse CTI, enrichissement d’IOC, profiling des menaces
• Investigation & Incident Response : analyse d’alertes, investigation forensique, threat hunting
• Gestion des incidents : qualification des alertes, escalade vers les équipes appropriées si nécessaire
• SOC Engineering : amélioration continue des cas d’usage et des capacités de détection
• Purple Teaming : simulation d’attaques et validation des contrôles de sécurité
• Reporting : production de rapports hebdomadaires et participation aux COPIL mensuels Plateformes & Outils SIEM/SOAR
• SIEM : Wazuh, ELK Stack / OpenSearch, Splunk, Rapid7, MS Sentinel
• XDR/EDR : Microsoft Dfender, SentinelOne
• SOAR : Shuffle Automation
• Gestion d’incidents : TheHive, IRIS
• Threat Intelligence : MISP, OpenCTI, SocRadar

Langages de Règles & Requêtes

• Règles de détection : Sigma, YARA, Suricata, Snort
• Langages de requêtes : Spark SQL, Lucene, KQL, DSL
• Scripting : Python, Bash, PowerShell, Ruby

Forensic & Analyse Réseau

• Analyse réseau : Wireshark, Tshark
• Forensic numérique : Volatility, Autopsy, RegRipper, KAPE
• Scan de vulnérabilités : OpenVAS, Nessus
• Tests d’intrusion

COMPÉTENCES COMPORTEMENTALES

• Leadership technique : encadrement, formation et mentoring
• Veille technologique : recherche proactive, analyse des tendances
• Résolution de problèmes : analyse critique et approche systémique

PROJETS TECHNIQUES MAJEURS

Système de Détection Intelligent basé sur l’IA | Python, TensorFlow, Keras

• Développement d’un IDS intelligent basé sur le Deep Learning (LSTM, CNN) avec une précision de 97,8%
• Traitement de jeux

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