Confirmed on the employer's own hiring board on Oct 26, 2026. First seen by Alion on Sep 25, 2026.
Rejoignez notre équipe en tant qu'Ingénieur MLOps. Vous serez responsable de la dimensionnement et du déploiement de notre cluster GPU sur OVHcloud, de l'industrialisation de la couche GPU, de l'opération des serveurs d'inférence, de l'exposition d'une passerelle LLM interne, de la construction des briques applicatives d'appui, de la garantie du cadre de données de santé, de l'observation et de la maîtrise des coûts, et de la contribution au socle commun. Vous devez avoir un diplôme d'ingénieur ou équivalent, une expérience de 3 ans minimum en infrastructure, DevOps ou MLOps, et une maîtrise de Terraform et Ansible.
Missions
- Dimensionner et déployer le cluster GPU sur OVHcloud, en choisissant les instances et les cartes adaptées.
- Industrialiser la couche GPU, y compris les drivers, pilotes CUDA, runtime conteneur GPU, opérateur GPU sur Kubernetes.
- Opérer les serveurs d'inférence, déployer et régler des moteurs type vLLM, gérer le cycle de vie des modèles.
Profil recherché
Idéalement, vous avez ...- Un diplôme d'ingénieur ou équivalent (Mathématique, Informatique, Santé publique, etc.)
- 3 ans d'expérience minimum en infrastructure, DevOps ou MLOps, dont une expérience significative sur des charges GPU. Un profil DevOps qui s'est spécialisé vers le GPU nous intéresse autant qu'un profil MLOps qui a gardé les mains dans l'infrastructure.
Vous maitrisez :
- Une pratique réelle de Terraform et d'Ansible : ce poste est un poste d'infrastructure avant d'être un poste d'IA.
- Une expérience concrète de déploiement de charges GPU : vous avez déjà fait tourner des modèles sur des cartes que vous administriez, et vous connaissez les pièges - mémoire, drivers, conteneurs, files d'attente.
- Une bonne connaissance de l'écosystème LLM open weights : serveurs d'inférence, formats et quantifications, dimensionnement mémoire d'un modèle, compromis qualité / vitesse / coût.
- Kubernetes en conditions réelles : déploiements, ressources et limites, stockage persistant, opérateurs.
- Vous codez pour de vrai : Python solide, shell, API et conteneurs - vous livrez du code lisible, testé et versionné.
- Un esprit d'évaluation : vous mesurez avant d'affirmer, y compris sur la qualité des sorties d'un modèle.
Vous avez une bonne connaissance :
- Recherche vectorielle et RAG, observabilité LLM, fine-tuning léger, sensibilité aux enjeux de confidentialité en santé.
Et humainement ? vous êtes ...
- doté(e) de qualités relationnelles et de communication : savoir écouter, dialoguer, argumenter en s'adaptant à l'ensemble des interlocuteurs, faire preuve de maîtrise de soi et de diplomatie
- doté(e) d'une aisance orale et rédactionnelle
- organisé(e), rigoureux(se) et méthodique
- flexible, vous vous adaptez à votre environnement
- motivé(e) et êtes intéressé(e) par le domaine de la santé
- de nature curieuse, vous aimez découvrir et apprendre tous les jours

