AI Infrastructure Architect in Paris

En tant qu'Infrastructure Architect, vous êtes un ingénieur expérimenté avec plusieurs années d'expérience en ingénierie des infrastructures, prenant en charge des travaux plus complexes et à fort impact pour concevoir et optimiser l'infrastructure d'IA et d'apprentissage automatique qui alimente des applications réelles. Vous travaillez aux côtés d'architectes et d'ingénieurs seniors — et dirigez de plus en plus vos propres flux de travail — en appliquant des compétences éprouvées en codage, test, configuration, déploiement, surveillance et dépannage des systèmes d'IA et de l'infrastructure sur laquelle ils fonctionnent.

Au quotidien, vous architectez et optimisez les composants d'infrastructure, écrivez et révisez du code et des scripts de déploiement, concevez et ajustez des ressources de calcul cloud et sur site telles que des clusters GPU et des environnements d'entraînement distribués, déployez des systèmes et modèles d'IA en production, et construisez et optimisez des pipelines de données qui alimentent les flux de travail d'IA et d'apprentissage automatique. Vous optimisez la pile computationnelle pour la performance, le coût, l'énergie et l'évolutivité, surveillez la santé des systèmes d'IA et de l'infrastructure à travers les disciplines InfraOps et MLOps, effectuez une surveillance de l'IA pour suivre la performance des modèles et des systèmes, et dépannez et résolvez de manière indépendante des problèmes complexes à travers la pile.

Vous encadrez également des ingénieurs juniors, contribuez aux décisions architecturales et aidez à établir les meilleures pratiques. Ce rôle pratique et axé sur la propriété vous permet d'appliquer et d'approfondir votre expertise à travers des outils et plateformes modernes — y compris l'orchestration de conteneurs, le service de modèles, les pipelines CI/CD, InfraOps, MLOps et la surveillance de l'IA — tout en apportant des contributions significatives à l'infrastructure qui permet des résultats commerciaux pilotés par l'IA.

LE TRAVAIL

• Écrire, réviser et déboguer du code, des scripts et de l'infrastructure en tant que code pour l'infrastructure d'IA, l'automatisation et les outils, en établissant des normes de qualité au sein de l'équipe.
• Architecturer, configurer et provisionner des ressources de calcul dans des environnements cloud et sur site, y compris des clusters GPU et des configurations d'entraînement distribuées, en optimisant pour la performance et l'utilisation.
• Concevoir et maintenir l'automatisation des déploiements et les pipelines CI/CD pour soutenir des versions fiables et répétables des systèmes, modèles et applications d'IA.
• Déployer des systèmes d'IA, des modèles et des pipelines de données en production, définissant et améliorant les processus et les meilleures pratiques suivis par les autres.
• Diriger l'orchestration de conteneurs et le service de modèles en utilisant des outils tels que Docker, Kubernetes et des frameworks de déploiement de modèles.
• Architecturer et optimiser la pile computationnelle pour la performance, l'énergie, le coût et l'évolutivité, en équilibrant les compromis par rapport aux objectifs commerciaux.
• Évaluer et sélectionner des outils, des frameworks et des plateformes, en faisant des recommandations qui façonnent la feuille de route de l'infrastructure.
• Intégrer des modèles et systèmes d'IA dans les systèmes d'entreprise existants, en garantissant l'interopérabilité, la sécurité et la conformité réglementaire.
• Posséder la surveillance de l'IA et la santé de l'infrastructure à travers InfraOps et MLOps, en suivant la performance, la fiabilité et l'utilisation, et en conduisant la remédiation.
• Dépanner et résoudre de manière indépendante des problèmes complexes à travers la pile computationnelle — matériel, réseau, logiciel et modèles — et diriger l'analyse des causes profondes.
• Encadrer des ingénieurs juniors et diriger des revues de code, fournissant une direction technique et soutenant leur croissance.
• Définir et documenter les normes d'architecture, les processus et les procédures, et appliquer des meilleures pratiques en matière de sécurité, d'efficacité des coûts et d'évolutivité à travers l'infrastructure.

ÉDUCATION

Baccalauréat en informatique, en ingénierie informatique ou dans un domaine d'ingénierie connexe.

QUALIFICATIONS DE BASE (REQUIS)

• Expérience pratique en codage, construction, surveillance et dépannage d'applications de modèles d'IA/ML ; sélection, conception et infrastructure pour les déployer et les exécuter sur site ou sur le cloud public.
• Bonne compréhension de l'IA et de l'apprentissage automatique en tant que sujet.
• Bonne compréhension de l'infrastructure informatique, connaissance préférée de l'infrastructure d'IA.
• Maîtrise des langages de programmation tels que Python, Java ou C++.
• Expérience avec des outils de gestion de pipelines de données et de flux de travail (par exemple, Apache Airflow, Kubeflow).
• Solides compétences en résolution de problèmes et capacité à travailler dans un environnement dynamique.
• Excellentes compétences en communication et en collaboration.
• Expérience avérée en ingénierie d'infrastructure d'IA/ML ou dans des rôles connexes sur une plateforme hyperscale pour déployer des solutions à grande échelle.