Publié il y a 8 jours

Ingénieur MLOps F/H

Entreprise

AP-HP - Direction des Services Numériques (DSN)Recrute en direct

Localisation

Paris, Ile-de-France, France

Hybride

Type de contrat

CDD

Niveau

Confirmé

Rémunération

45–55 k€/an• Salaire annuel

Salaire du marché

Médiane du marché

46k€

Dans le marché

42k€fourchette habituelle50k€

Cette offre : 50k€

Basé sur 50 offres pour ce poste (Confirmé, France, 3 dernières semaines). Fourchette habituelle 42k€–50k€, médiane 46k€. Cette offre (50k€) est dans la fourchette.

Salaire du marché pour AI/ML Engineer (Confirmé) en France : médiane 46 000 €/an, P25–P75 : 42 000–50 000 €/an, n = 50 offres. Salaire DevOps / Kubernetes à Paris

Baromètre TJM et salaires IT

Description du poste

Dimensionner et déployer le cluster GPU sur OVHcloud : choix des instances et des cartes, arbitrages coût / mémoire / débit, réseau et stockage adaptés aux poids de modèles, le tout décrit en Terraform comme le reste de notre infrastructure.
- Industrialiser la couche GPU : drivers et pilotes CUDA, runtime conteneur GPU, opérateur GPU sur Kubernetes, partage et ordonnancement des cartes entre charges de travail, mise à l’échelle et extinction des ressources inutilisées.
- Opérer les serveurs d’inférence : déploiement et réglage de moteurs type vLLM ou équivalents, gestion du cycle de vie des modèles et de leurs versions, quantification, batching, mesure et optimisation de la latence et du débit.
- Exposer une passerelle LLM interne : API compatible avec les clients standards, authentification, quotas et suivi de consommation, journalisation - pour les applications comme pour les outils de l’équipe.
- Construire les briques applicatives d’appui : embeddings et recherche vectorielle, chaînes de RAG sur nos référentiels et notre documentation, évaluation de la qualité des réponses.
- Garantir le cadre données de santé : isolation stricte des environnements, aucune donnée sortante, traçabilité des accès et des inférences, en lien avec la sécurité et la conformité.
- Observer et maîtriser les coûts : métriques GPU, saturation, taux d’occupation, coût par requête et par usage - la sobriété fait partie du travail.
- Contribuer au socle commun : l’infrastructure GPU n’est pas une île, vous participez aussi à l’IaC, à la CI et au run de l’équipe.

Exigences du poste

Compétences requises

CUDA
Kubernetes
Terraform
OVHcloud

Un plus

MLOps
Ansible
Bash
Python

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À propos de l'entreprise

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