Ingénieur Inférence
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Au sein de la founding team en construction, tu prends en charge la couche d’inférence :
Si vous souhaitez en savoir un peu plus sur cette opportunité, ou si vous envisagez de postuler, veuillez lire les informations suivantes sur le poste.
- Optimisation des moteurs d’exécution (vLLM, SGLang, TensorRT-LLM)
- Tuning GPU
- Quantisation
- Gestion de la mémoire et du cache
Tu travailles sur des clusters GPU NVIDIA en environnement Kubernetes, dans un contexte de très haute performance et de souveraineté (SecNumCloud, ISO 27001). Tu interagis avec le CTO sur les choix d’architecture et contribues à faire tourner la plateforme en production pour les premiers clients.
Stack technique : vLLM, SGLang, CUDA, Triton, Python, Kubernetes GPU, RDMA/InfiniBand/NCCL, quantisation (GPTQ, AWQ, FP8).
Indispensables :
- Expérience concrète en serving de modèles open source à l’échelle en production (vLLM, TGI, SGLang, TensorRT ou équivalent)
- Maîtrise de CUDA, Triton ou des kernels GPU bas niveau
- Capacité à identifier un goulot d’étranglement mémoire/cache et à y remédier
- Python solide, à l’aise avec Kubernetes GPU
- Curiosité sur les architectures hardware (choix de GPU, mémoire HBM, NVLink, InfiniBand)
Un xuezdbg plus :
- Expérience HPC (RDMA, InfiniBand, RoCE, MPI, NCCL, IO path)
- Contributions open source (vLLM, SGLang, PyTorch, Triton…)
- Sensibilité au contexte souverain / SecNumCloud
Ce qui fait la différence :
quelqu’un capable de nommer une brique qu’il a écrite ou modifiée lui-même en production, pas uniquement opérée.