En un coup d'œil
- Missions: Concevoir et gérer une plateforme HPC cloud-native pour des produits IA innovants.
- Entreprise: Arlequin AI, un laboratoire de recherche en apprentissage profond topologique.
- Avantages: Rémunération compétitive, politique de travail flexible, budget pour formation et conférences.
- Autres infos: Environnement collaboratif avec opportunités de croissance professionnelle.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe dynamique et impactez le futur de l'IA avec des technologies de pointe.
- Qualifications: 5+ ans d'expérience en infrastructures HPC et expertise avancée en Kubernetes.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Concevoir et exploiter la plateforme HPC souveraine et cloud-native d'Arlequin alimentant nos produits et recherches en IA.
Nous construisons une plateforme de calcul haute performance, automatisée et de bout en bout pour soutenir les charges de travail de calcul scientifique de nos produits et recherches. Nos produits sont également déployés sur site, dans des environnements isolés, pour des clients ayant les exigences de sécurité les plus strictes.
L'équipe Platform possède les fondations techniques sur lesquelles Arlequin AI fonctionne : DevOps, MLOps, FinOps, FieldOps, Sécurité/Conformité, informatique et IT. Notre rôle n'est pas de construire une infrastructure pour elle-même — nous construisons des outils en libre-service afin que les ingénieurs puissent expédier sans attendre notre aide.
En tant qu'ingénieur HPC, vous rejoignez l'équipe Platform pour concevoir et exploiter notre plateforme de calcul couvrant toutes les charges de travail de calcul d'Arlequin, garantissant une plateforme performante, évolutive et fiable — 100 % cloud-native et orchestrée par Kubernetes.
Vos responsabilités :
- Infrastructure : concevoir, déployer et maintenir l'infrastructure sur Scaleway ; industrialiser IaC avec OpenTofu et Terragrunt.
- Stockage de données : concevoir et exploiter un stockage haute performance (systèmes de fichiers parallèles/distribués, caches de données, stockage d'objets) et optimiser l'I/O de bout en bout pour l'entraînement et l'inférence.
- Plateforme de calcul : concevoir, déployer et exploiter un cluster de calcul Kubernetes adapté aux charges de travail hétérogènes ; configurer la planification (files d'attente, priorités, planification en groupe, partage équitable) ; optimiser le partage et l'utilisation des GPU ; déployer et maintenir des plugins de périphériques.
- Charges de travail : identifier et éliminer les goulets d'étranglement à travers le calcul, le réseau et l'I/O ; concevoir et exploiter le service de modèles (temps réel, streaming, lot, déploiements progressifs) ; exploiter des pipelines de lot à grande échelle et des pipelines d'entraînement avec les équipes de recherche et MLOps.
- Instrumentation & optimisation : surveiller le calcul et les GPU ; instrumenter les services d'inférence (latence, débit, taux d'erreur, SLOs) ; optimiser les coûts de calcul avec des métriques unitaires ; configurer des alertes ; améliorer l'utilisation et le dimensionnement approprié.
- Ingénierie de plateforme : collaborer avec la recherche/produit sur la feuille de route de la plateforme ; soutenir la planification de capacité ; construire des abstractions en libre-service ; documenter la plateforme et les runbooks.
- On-call : pas de rotation aujourd'hui, les incidents sont gérés pendant les heures de bureau. Lorsque la rotation devient nécessaire, elle ne dépassera jamais une semaine d'appel sur cinq, et sera compensée.
Stack :
- GPU : NVIDIA GPU Operator, CUDA, DCGM
- Service & lot : SGLang, Kueue
- Calcul distribué : NCCL, MPI, RDMA / RoCE
- Stockage : Blob Storage
Ce que nous recherchons :
- 5+ années d'expérience en infrastructure / HPC / plateformes de calcul, y compris une expérience en production.
- Compétence avancée avec Kubernetes dans un environnement de production.
- Expérience pratique avec les charges de travail GPU et les planificateurs de lots : planification, gestion des ressources et partage.
- Expérience dans l'exploitation d'un service de production sous des contraintes de latence et de disponibilité : autoscaling, gestion de charge, SLOs, gestion des incidents.
- Solide expérience en IaC (Terraform / OpenTofu, idéalement Terragrunt).
- Bonne compréhension du calcul distribué (multi-nœud / multi-GPU) et du traitement par lots à grande échelle.
- Autonomie et un fort sens de la responsabilité sur le périmètre de production, excellente communication, culture du feedback, curiosité technique et pragmatisme.
Bonus :
- Expérience avec Scaleway.
- Connaissance approfondie des écosystèmes NVIDIA / ROCm / TPU.
- Expérience pratique avec l'optimisation d'inférence : quantification, traitement continu, KV-cache / mise en cache de préfixe, décodage spéculatif, désagrégation pré-remplissage/décodage.
- RDMA / InfiniBand / RoCE et mise en réseau à faible latence.
- Connaissance en FinOps, mise en réseau et stockage haute performance, formation en calcul scientifique ou recherche, expérience dans l'optimisation du code de calcul.
Processus :
- Entretien de premier choix (30 min).
- Entretien technique avec l'équipe Platform (codage + conception).
- Réunion avec le responsable du recrutement et les fondateurs.
- Offre.
Package :
- Rémunération compétitive incluant une participation au capital.
- Politique de télétravail flexible : hybride / full-remote / entièrement sur site.
- Budget de formation, conférence et certification, avec du temps dédié aux contributions open source CNCF/LF.
Intéressé par ce rôle ? Envoyez-nous votre profil et quelques lignes sur ce que vous aimeriez construire avec nous.
Senior HPC Platform Engineer — Cloud-Native Compute (Paris) employeur : Arlq
Arlequin est un employeur exceptionnel, offrant une culture de travail dynamique et collaborative au cœur de Paris. En rejoignant notre équipe de dix personnes, vous bénéficierez d'opportunités de mentorat avec des ingénieurs seniors et aurez la chance de prendre rapidement en charge des fonctionnalités complètes, tout en contribuant à un projet à fort impact dans le domaine de l'IA. Avec un environnement de startup stimulant et des perspectives de croissance professionnelle, Arlequin est l'endroit idéal pour ceux qui cherchent à faire une différence significative dans le traitement des données.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Senior HPC Platform Engineer — Cloud-Native Compute (Paris)
✨Participe à des meetups tech
Les meetups et les hackathons sont des super occasions pour rencontrer des gens du milieu de l'ingénierie et du développement logiciel. C'est là que tu peux échanger des idées, découvrir des projets et même te faire repérer par des recruteurs comme ceux de Arlq.
✨Contribue à des projets open-source
Ne sous-estime pas le pouvoir des contributions open-source. En proposant tes compétences sur des plateformes comme GitHub, tu peux non seulement améliorer ton portfolio, mais aussi prouver ta capacité à travailler en équipe. Ça pourrait faire toute la différence dans ta candidature chez Arlq.
✨Réseau sur LinkedIn, mais avec du contenu
Sur LinkedIn, partage du contenu lié à tes projets ou tes réflexions sur les tendances technologiques. Cela peut attirer l'attention de recruteurs et de professionnels du secteur. Qui sait, peut-être que quelqu'un de Arlq remarquera tes posts et te contactera pour un entretien !
✨Postule directement via notre site
N’oublie pas que postuler sur le site de Arlq est souvent le moyen le plus direct et efficace d'attirer l'attention. Sois proactif et n'hésite pas à postuler même si tu n'as pas tous les critères d'une offre : montrer ton enthousiasme peut faire toute la différence !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Senior HPC Platform Engineer — Cloud-Native Compute (Paris)
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Montre tes compétences techniques:Dans le secteur de l'ingénierie et développement logiciel, il est crucial de mettre en avant tes compétences techniques dans ton CV. Mentionne ton expérience avec des langages de programmation spécifiques, des frameworks, ou des projets antérieurs. N'hésite pas à intégrer des liens vers ton GitHub ou des projets personnels pour donner vie à ton profil !
Personnalise ta lettre de motivation:Avec un poste à temps plein, ta lettre de motivation doit refléter ta passion pour le développement logiciel. Explique pourquoi tu souhaites rejoindre Arlq et comment tu peux contribuer à leurs projets. Parle aussi de ton intérêt à apprendre et à évoluer au sein de l'équipe.
Démontre ta capacité à travailler en équipe:Les projets de développement logiciel sont souvent le fruit d'un travail collaboratif. Mets en avant dans ton CV des expériences où tu as fait partie d’une équipe, que ce soit dans des stages, des projets universitaires ou des contributions open-source. Les soft skills, ça compte aussi !
Sois clair sur tes attentes:Dans ta candidature pour un poste à temps plein, n'hésite pas à mentionner tes attentes concernant le rôle et la culture d'entreprise. Dis-nous ce qui est important pour toi, que ce soit les technologies utilisées ou l'environnement de travail, pour que Arlq sache que tu es sérieux dans ta démarche et que tu es motivé pour un engagement à long terme.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Arlq
✨Maîtrise des langages de programmation
Pour un poste en ingénierie et développement logiciel chez Arlq, assure-toi de bien maîtriser les principaux langages demandés dans l'annonce. Prépare-toi à répondre à des questions techniques sur des projets que tu as réalisés ou même à coder en direct lors de l'entretien. Montre que tu sais comment résoudre des problèmes en temps réel !
✨Prépare ton portfolio technique
N'oublie pas d'apporter ton portfolio, surtout si tu as des projets de développement logiciel que tu peux montrer. C'est toujours un plus de pouvoir parler de ton expérience concrète et des challenges que tu as surmontés lors de tes projets précédents. Ça peut vraiment faire la différence chez Arlq !
✨Compréhension des méthodologies agiles
Dans notre domaine, on utilise souvent des méthodologies agiles. Sois prêt à discuter de ton expérience avec des frameworks tels que Scrum ou Kanban. Explique comment tu as travaillé en équipe et comment cela a impacté tes projets précédents. Cela montrera ta capacité à t'adapter rapidement au sein d'équipes dynamiques.
✨Sois prêt pour des mises en situation
Attends-toi à des questions comportementales où tu devras prouver ta capacité à gérer des situations stressantes, comme des délais serrés ou des conflits au sein de l'équipe. Prépare quelques anecdotes précises sur ces expériences, car chez Arlq, ils rechercheront des candidats réactifs et capables de travailler sous pression.
