VOUS ÊTES

En tant qu’Architecte Infrastructure IA opérationnel, vous êtes un ingénieur expérimenté disposant d’une solide expérience en ingénierie des infrastructures, qui assume désormais des missions plus complexes et à plus fort impact, en concevant et en optimisant l’infrastructure d’intelligence artificielle et de machine learning qui alimente des applications concrètes. En travaillant aux côtés d’architectes et d’ingénieurs seniors, et en prenant de plus en plus la responsabilité de vos propres axes de travail, vous appliquez des compétences avérées en matière de codage, de tests, de configuration, de déploiement, de surveillance et de résolution des problèmes liés aux systèmes d’IA et à l’infrastructure sur laquelle ils fonctionnent. Au quotidien, vous concevez et optimisez les composants d’infrastructure, rédigez et révisez du code et des scripts de déploiement, concevez et optimisez les ressources de calcul dans le cloud et sur site, telles que les clusters GPU et les environnements d’entraînement distribué, déployez des systèmes et des modèles d’IA en production, et créez et optimisez les pipelines de données qui alimentent les workflows d’IA et de ML. Vous optimisez la pile de calcul en termes de performance, de coût, de consommation énergétique et d’évolutivité, surveillez l’état des systèmes d’IA et de l’infrastructure dans les disciplines InfraOps et MLOps, effectuez une surveillance de l’IA afin de suivre les performances des modèles et des systèmes, et diagnostiquez et résolvez de manière autonome des problèmes complexes sur l’ensemble de la pile. Vous accompagnez également les ingénieurs juniors en tant que mentor, contribuez aux décisions architecturales et participez à l’établissement des bonnes pratiques. Il s’agit d’un rôle opérationnel, axé sur la prise de responsabilités, dans lequel vous appliquez et approfondissez votre expertise sur les outils et plateformes modernes, notamment l’orchestration de conteneurs, le model serving, les pipelines CI/CD, l’InfraOps, le MLOps et la surveillance de l’IA, tout en apportant des contributions significatives à l’infrastructure qui permet d’obtenir des résultats commerciaux grâce à l’IA.

LE TRAVAIL

• Rédiger, réviser et déboguer du code, des scripts et de l’infrastructure-as-code pour l’infrastructure IA, l’automatisation et les outils, tout en établissant des normes de qualité pour l’ensemble de l’équipe.
• Concevoir, configurer et provisionner des ressources de calcul dans des environnements cloud et sur site, notamment des clusters GPU et des configurations d’entraînement distribué, en optimisant les performances et l’utilisation.
• Concevoir et maintenir l’automatisation des déploiements et les pipelines CI/CD afin de permettre des mises en production fiables et reproductibles des systèmes, modèles et applications d’IA.
• Déployer des systèmes d’IA, des modèles et des pipelines de données en production, en définissant et en améliorant les processus et les bonnes pratiques suivis par les autres.
• Piloter l’orchestration de conteneurs et le model serving à l’aide d’outils tels que Docker, Kubernetes et les frameworks de déploiement de modèles.
• Concevoir et optimiser la pile de calcul en termes de performance, de consommation énergétique, de coût et d’évolutivité, en équilibrant les compromis par rapport aux objectifs de l’entreprise.
• Évaluer et sélectionner les outils, frameworks et plateformes, en formulant des recommandations qui orientent la feuille de route de l’infrastructure.
• Intégrer les modèles et systèmes d’IA dans les systèmes d’entreprise existants, en garantissant l’interopérabilité, la sécurité et la conformité réglementaire.
• Prendre en charge la surveillance de l’IA et l’état de l’infrastructure dans les domaines InfraOps et MLOps, en suivant les performances, la fiabilité et l’utilisation, et en pilotant les mesures correctives.
• Diagnostiquer et résoudre de manière autonome des problèmes complexes sur l’ensemble de la pile de calcul, matériel, réseau, logiciels et modèles, et piloter l’analyse des causes profondes.
• Accompagner les ingénieurs juniors en tant que mentor et diriger les revues de code, en fournissant une orientation technique et en soutenant leur développement.
• Définir et documenter les normes d’architecture, les processus et les procédures, et appliquer les bonnes pratiques en matière de sécurité, d’optimisation des coûts et d’évolutivité dans l’ensemble de l’infrastructure.

#LI-EU

FORMATION

• Licence/Bachelor en informatique, ingénierie informatique ou dans un domaine d’ingénierie connexe.

QUALIFICATIONS DE BASE (REQUISES)

• Expérience avérée dans le codage, la création, la surveillance et le dépannage d’applications de modèles d’IA/ML ; dans la sélection et la conception de l’infrastructure nécessaire à leur déploiement et à leur exécution sur site ou dans un cloud public.
• Solide compréhension de l’intelligence artificielle et du machine learning en tant que domaine.
• Solide compréhension de l’infrastructure informatique en tant que domaine, avec une connaissance de l’infrastructure IA souhaitée.
• Maîtrise démontrée de langages de programmation tels que Python, Java ou C++.
• Expérience des outils de gestion de pipelines de données et de workflows (par exemple, Apache Airflow, Kubeflow).
• Solides compétences en résolution de problèmes et capacité à travailler dans un environnement au rythme soutenu.
• Excellentes compétences en communication et en collaboration.
• Expérience démontrée en ingénierie d’infrastructure IA/ML ou dans des fonctions connexes sur une plateforme hyperscaler pour le déploiement de solutions à grande échelle.

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