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Salary
≈ $56k – $119k per year (Estimated)
Location
Hybrid (Paris, France)
Employment
Full-Time

Confirmed on the employer's own hiring board on Oct 16, 2026. First seen by Alion on Aug 28, 2026.

Overview
Company
Impact
Profile match
Shadow is a Paris company founded in 2015 that streams a full Windows computer from its data centres to any device. Its cloud PC service targets gamers and professionals who need graphics power without local hardware. After the collapse of its first owner Blade it was taken over by OVHcloud founder Octave Klaba.

Rejoignez Shadow, une entreprise innovante dans le domaine de l'IA. En tant que Senior MLOps Engineer, vous serez responsable de la conception, de l'implémentation et de l'exploitation des pipelines de déploiement et de serving des modèles d'inférence. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes Foundations, Engine, Produit et Business pour livrer la roadmap. Ce poste est hands-on et à fort impact, offrant une opportunité unique de contribuer à la stratégie de l'entreprise et de faire avancer votre carrière dans le domaine de l'IA.

Missions

  • Concevoir, implémenter et opérer les pipelines de déploiement et de serving des modèles d'inférence (CI/CD, model registry, rollout).
  • Construire et exploiter le moteur de spot inference valorisant la capacité GPU non-utilisée en heures creuses.
  • Mettre en place l'observabilité, le monitoring et l'alerting (latence, débit, saturation GPU, SLO/SLA).

Profil recherché

Vous ne vous reconnaissez pas à 100 % dans les critères ci-dessous ? Aucun problème, envoyez quand même votre CV ! Tous les critères ne sont pas éliminatoires : votre passion, votre curiosité et votre motivation nous aideront à vous faire grandir

* Vous disposez d'une expertise confirmée du serving et des frameworks d'inférence AI (vLLM, TensorRT-LLM, Triton, TGI, SGLang ou équivalents).

* Vous justifiez d'une solide expérience MLOps/SRE : CI/CD de modèles, model registry, déploiement, rollback et gestion de production à grande échelle.

* Vous maîtrisez en profondeur les environnements GPU (CUDA, scheduling, multi-tenancy, MIG/vGPU).

* Vous êtes à l'aise avec Kubernetes et les conteneurs ; idéalement QEMU/KVM et des notions de virtualisation.

* Vous connaissez bien l'Infrastructure as Code et le GitOps (Terraform, Ansible, ArgoCD ou équivalents).

* Vous savez mettre en œuvre l'observabilité (Prometheus, Grafana, tracing, logging) et définir des SLO/SLA.

* Vous maîtrisez Python ; la connaissance d'un autre langage système (Go, Rust, C++) est un fort atout.

* Vous êtes capable de coder, debugger, profiler et livrer concrètement (hands-on).

* Vous connaissez le marché de l'inférence managée et des produits concurrents.

* Vous avez un ownership fort : capable de vous approprier des systèmes critiques et d'en garantir la fiabilité de bout en bout.

* Vous avez l'esprit produit : vous savez prioriser, trancher et faire le pont entre l'engineering et le business.

* Vous savez articuler une réflexion technique, l'illustrer par des analyses et débattre lors de prises de décision collectives.

* Vous êtes en mesure de définir des standards techniques et d'influencer les choix d'architecture.

* Vous aimez mentorer, donner du feedback et accompagner la montée en maturité de l'équipe.

* Vous êtes autonome, proactif et orienté solutions.

* Vous êtes à l'aise dans un contexte de bootstrap : capable de passer du code à la stratégie dans la même journée.

* Vous communiquez avec aisance, à l'oral comme à l'écrit.

* Vous collaborez fortement avec les autres équipes en position de facilitateur.

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