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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.\nMissions\nDimensionner et déployer le cluster GPU sur OVHcloud, en choisissant les instances et les cartes adaptées.\nIndustrialiser la couche GPU, y compris les drivers, pilotes CUDA, runtime conteneur GPU, opérateur GPU sur Kubernetes.\nOpérer les serveurs d'inférence, déployer et régler des moteurs type vLLM, gérer le cycle de vie des modèles.\nProfil recherché\nIdéalement, vous avez ...- Un diplôme d'ingénieur ou équivalent (Mathématique, Informatique, Santé publique, etc.) \n- 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.\nVous maitrisez :\n- Une pratique réelle de Terraform et d'Ansible : ce poste est un poste d'infrastructure avant d'être un poste d'IA.\n- 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.\n- Une bonne connaissance de l'écosystème LLM open weights : serveurs d'inférence, formats et quantifications, dimensionnement mémoire d'un modèle, compromis qualité / vitesse / coût.\n- Kubernetes en conditions réelles : déploiements, ressources et limites, stockage persistant, opérateurs.\n- Vous codez pour de vrai : Python solide, shell, API et conteneurs - vous livrez du code lisible, testé et versionné.\n- Un esprit d'évaluation : vous mesurez avant d'affirmer, y compris sur la qualité des sorties d'un modèle.\nVous avez une bonne connaissance :\n- Recherche vectorielle et RAG, observabilité LLM, fine-tuning léger, sensibilité aux enjeux de confidentialité en santé.\nEt humainement ? 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