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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.\nMissions\nConcevoir, implémenter et opérer les pipelines de déploiement et de serving des modèles d'inférence (CI/CD, model registry, rollout).\nConstruire et exploiter le moteur de spot inference valorisant la capacité GPU non-utilisée en heures creuses.\nMettre en place l'observabilité, le monitoring et l'alerting (latence, débit, saturation GPU, SLO/SLA).\nProfil recherché\nVous 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).\n* Vous justifiez d'une solide expérience MLOps/SRE : CI/CD de modèles, model registry, déploiement, rollback et gestion de production à grande échelle.\n* Vous maîtrisez en profondeur les environnements GPU (CUDA, scheduling, multi-tenancy, MIG/vGPU).\n* Vous êtes à l'aise avec Kubernetes et les conteneurs ; idéalement QEMU/KVM et des notions de virtualisation.\n* Vous connaissez bien l'Infrastructure as Code et le GitOps (Terraform, Ansible, ArgoCD ou équivalents).\n* Vous savez mettre en œuvre l'observabilité (Prometheus, Grafana, tracing, logging) et définir des SLO/SLA.\n* Vous maîtrisez Python ; la connaissance d'un autre langage système (Go, Rust, C++) est un fort atout.\n* Vous êtes capable de coder, 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