Cloud Engineer
Architecte Infrastructure IA Principal et Lead
Paris
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VOUS ÊTES
En tant qu’
Architecte Infrastructure IA Principal et Lead
, vous assumez l’entière responsabilité de la conception d’infrastructures de calcul optimisées pour des systèmes d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique à grande échelle, y compris des environnements d’entraînement distribués de grande envergure. Vous êtes l’autorité qui traduit les objectifs métier, les SLA et les standards clients en architectures d’infrastructure performantes à grande échelle tout en étant délibérément conçues pour optimiser les coûts. Fort de votre vaste expérience, vous évaluez plusieurs solutions viables pour chaque problème, couvrant le calcul, le réseau, le stockage, l’orchestration et le déploiement de modèles, et prenez des décisions architecturales rationnelles et justifiées adaptées à la situation, aux contraintes et aux standards de chaque client. Vous concevez et optimisez l’ensemble de la pile informatique en tenant compte des performances, de la consommation énergétique, des coûts et de l’évolutivité ; vous concevez et optimisez des clusters GPU à grande échelle et des systèmes d’entraînement distribués ; et vous veillez à ce que l’infrastructure respecte les exigences de sécurité, de conformité et de réglementation. En tant qu’expert reconnu de l’infrastructure IA sur au moins un cloud hyperscaler (tel qu’AWS, Azure ou Google Cloud), vous apportez une connaissance approfondie des services IA/ML, des accélérateurs, des réseaux et des leviers de coûts de cette plateforme, et vous l’appliquez afin de fournir des solutions de premier ordre. Au-delà de la conception, vous définissez l’orientation et les standards techniques, encadrez et accompagnez les ingénieurs et architectes, collaborez avec les clients et parties prenantes pour définir la feuille de route des infrastructures, et êtes en fin de compte responsable de la fourniture d’infrastructures IA/ML répondant aux SLA métier, maîtrisant les coûts et capables d’évoluer pour répondre aux charges de travail d’entreprise et de pointe.
LE TRAVAIL
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Assumer la responsabilité de l’architecture et de la conception de bout en bout d’infrastructures de calcul optimisées pour des systèmes IA/ML à grande échelle, y compris des environnements d’entraînement distribués à grande échelle, de la conception jusqu’à la livraison.
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Développer et évaluer différentes alternatives architecturales en analysant les compromis entre calcul, réseau, stockage, orchestration et déploiement de modèles afin de prendre des décisions rationnelles et justifiées adaptées à la situation et aux standards de chaque client.
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Diriger les évaluations et revues d’architecture des environnements existants et proposés, identifier les lacunes, risques, goulots d’étranglement et opportunités d’optimisation, et recommander les mesures correctives appropriées.
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Piloter la prise de décision architecturale en documentant les justifications, compromis et hypothèses afin de garantir des décisions transparentes, défendables et alignées sur les SLA métier et les standards établis.
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Définir et maintenir la feuille de route des infrastructures IA, en planifiant la capacité, la montée en charge et l’évolution technologique en fonction des objectifs métier et produit.
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Concevoir et optimiser l’ensemble de la pile informatique afin d’assurer les performances, l’efficacité énergétique, la maîtrise des coûts et l’évolutivité, tout en garantissant le respect des SLA métier grâce à une conception volontairement orientée vers l’optimisation des coûts.
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Concevoir et optimiser des clusters GPU à grande échelle et des systèmes d’entraînement distribués, notamment en ce qui concerne le choix des accélérateurs, les interconnexions/réseaux et le stockage pour les charges d’entraînement à haut débit.
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Agir en tant qu’expert de référence en infrastructure IA sur au moins un cloud hyperscaler (AWS, Azure ou GCP), en appliquant une connaissance approfondie de ses services IA/ML, accélérateurs, réseaux et leviers d’optimisation des coûts.
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Concevoir des stratégies de déploiement, d’automatisation et de CI/CD permettant des mises en production fiables, reproductibles et évolutives des systèmes IA, des modèles et des pipelines de données.
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Définir la stratégie de supervision et d’observabilité de l’IA couvrant InfraOps et MLOps, en établissant les SLA, SLO, mécanismes d’alerte et de suivi des performances/coûts, tout en pilotant l’optimisation continue.
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Intégrer les systèmes IA/ML dans les environnements d’entreprise en garantissant l’interopérabilité, la sécurité, la conformité et le respect des exigences réglementaires et des standards clients.
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Piloter la planification des capacités et la modélisation des coûts, en prévoyant les besoins de calcul et en intégrant l’optimisation des coûts dans l’architecture sans compromettre les performances.
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Collaborer avec les clients, les parties prenantes et les équipes d’ingénierie afin d’aligner les décisions d’infrastructure sur les résultats métier, en traduisant les exigences en architectures et standards exploitables.
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Définir l’orientation technique, les standards et les bonnes pratiques, en accompagnant les ingénieurs et architectes et en dirigeant les revues de conception et de code au sein de l’équipe.
Qualifications De Base (obligatoires)
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Expérience significative dans le développement, la mise en œuvre, la supervision et le dépannage d’applications exploitant des modèles d’IA/ML ; ainsi que dans la sélection, la conception et la mise en place des infrastructures nécessaires à leur déploiement et à leur exécution sur site (on-premise) ou dans le cloud public.
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Solide compréhension de l’intelligence artificielle et du machine learning en tant que discipline.
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Solide compréhension des infrastructures informatiques en tant que domaine, avec une connaissance appréciée des infrastructures dédiées à l’IA.
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Solide maîtrise de langages de programmation tels que Python, Java ou C++.
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Expérience avec les outils de gestion des pipelines de données et des workflows (par exemple Apache Airflow, Kubeflow).
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Excellentes capacités de résolution de problèmes et aptitude à travailler dans un environnement dynamique et à rythme soutenu.
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Excellentes compétences en communication et en collaboration.
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Expérience professionnelle démontrable en ingénierie d’infrastructures IA/ML ou dans des fonctions similaires sur une plateforme hyperscaler pour le déploiement de solutions à grande échelle.
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Expérience avérée dans la direction et la gestion de projets et d’équipes IA.
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Solides compétences en gestion de projet, avec la capacité de gérer simultanément plusieurs projets.
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Expérience démontrée dans l’évaluation et la sélection de technologies et de frameworks d’intelligence artificielle.
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Capacité à travailler avec des équipes pluridisciplinaires et à assurer l’alignement des projets.
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