En un coup d'œil
- Missions: Gère les clusters GPU pour l'entraînement et l'inférence de modèles.
- Entreprise: Entreprise innovante spécialisée dans les systèmes ML, avec une culture collaborative.
- Avantages: Salaire compétitif, travail hybride, et opportunités de développement professionnel.
- Autres infos: Environnement dynamique avec des possibilités de croissance de carrière exceptionnelles.
- Pourquoi ce job: Impacte directement la performance des systèmes d'IA avec des technologies de pointe.
- Qualifications: Expérience en gestion de workloads GPU sur Kubernetes et compétences en Python.
Le salaire estimé est compris entre 63000 - 77000 € par an.
Vous serez responsable du calcul GPU qui alimente nos systèmes d'entraînement, d'évaluation et de service des modèles. Ce rôle se situe dans notre équipe Infrastructure, qui travaille aux couches les plus basses de notre pile, de Kubernetes jusqu'au matériel GPU. Vous gérerez les clusters, les GPU et les planificateurs dont dépendent nos équipes de recherche, de produit et de plateforme, et vous gérerez la capacité que nous achetons auprès de nos fournisseurs de cloud.
Ce à quoi ressemble le succès
Le succès est mesuré par la manière dont nous utilisons nos GPU : maintenir la production fiable et améliorer les performances de notre pile d'entraînement et de service.
Ce que vous ferez
- Exécuter des clusters Kubernetes pour l'entraînement et l'inférence GPU
- Améliorer la façon dont le travail GPU est planifié et placé
- Détecter, drainer et réparer les nœuds GPU défaillants
- Gérer la capacité avec nos fournisseurs de cloud
- Déboguer les pannes dans les GPU, Linux, le stockage et le réseau
La première année
- Au bout de 3 mois, vous gérerez une part des incidents de cluster par vous-même et aurez expédié un changement dans la planification ou la santé des nœuds, tel que la détection automatique et le drainage des nœuds GPU défaillants.
- Au bout de 6 mois, vous posséderez une partie de la couche de calcul : planification et placement, santé et réparation des nœuds, ou capacité et nouvelles régions.
- Au bout de 12 mois, vous serez responsable d'un système GPU distribué mondialement qui ajuste la capacité entre l'entraînement et l'inférence selon les besoins.
Avec qui vous travaillerez
Votre responsable de recrutement est notre VP Engineering. Au quotidien, vous travaillerez avec l'équipe Platform Infrastructure, les équipes de recherche et de produit qui utilisent notre calcul, ainsi que nos fournisseurs de cloud et autres partenaires.
Ce que nous pensons qu'il faut
Vous êtes probablement un bon candidat si vous :
- Avez construit et exécuté des charges de travail GPU sur Kubernetes
- Pouvez concevoir un cluster GPU pour l'entraînement et le RL en ligne depuis zéro
- Déboguez avec confiance au niveau du système d'exploitation et en dessous (Linux, pilotes GPU, réseau et stockage)
- Écrivez en Python de manière solide
Il est un plus si vous avez travaillé en tant qu'ingénieur SRE ou infrastructure, ou si vous avez utilisé :
- Slurm
- Outils de planification et d'autoscaling Kubernetes tels que Kueue ou Karpenter
- Outils d'orchestration multi-cloud tels que SkyPilot
- Services AWS tels que EKS ou SageMaker HyperPod
- Interconnexions haute performance et bibliothèques de communication collective telles que EFA, InfiniBand, NCCL ou Open MPI
- Terraform
Vous n'avez pas besoin d'expérience en recherche ML.
Comment nous recrutons
Quatre étapes, environ trois heures au total : un appel de 30 minutes avec notre équipe Talent, un entretien de codage de 60 minutes, un entretien de conception système de 60 minutes et une conversation de clôture de 30 minutes avec notre VP Engineering. Les entretiens de codage et de conception système sont basés sur des problèmes réels que vous pourriez rencontrer dans ce rôle.
Practicalités
Le rôle est hybride, avec trois jours par semaine dans nos bureaux de Paris ou de Londres et des déplacements occasionnels entre les deux. Nous offrons un package compétitif.
Infrastructure Engineer (ML Systems) - Paris employeur : hcompany
HH est un employeur exceptionnel qui offre un environnement de travail dynamique et collaboratif à Paris, où l'innovation et la responsabilité sont au cœur de notre mission. En tant que membre de notre équipe juridique, vous aurez l'opportunité de travailler sur des contrats liés à l'IA tout en bénéficiant d'un salaire compétitif et d'opportunités de croissance professionnelle dans une startup en pleine expansion. Rejoignez-nous pour façonner l'avenir de l'IA avec une équipe multiculturelle et passionnée.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Infrastructure Engineer (ML Systems) - 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 hcompany.
✨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 hcompany.
✨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 hcompany remarquera tes posts et te contactera pour un entretien !
✨Postule directement via notre site
N’oublie pas que postuler sur le site de hcompany 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 Infrastructure Engineer (ML Systems) - 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 hcompany 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 hcompany 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 hcompany
✨Maîtrise des langages de programmation
Pour un poste en ingénierie et développement logiciel chez hcompany, 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 hcompany !
✨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 hcompany, ils rechercheront des candidats réactifs et capables de travailler sous pression.
