Ingeniero de infraestructura de aprendizaje automático

Estamos buscando un ingeniero de infraestructura de aprendizaje automático para unirse a White Circle, una empresa de seguridad de IA que crea la capa de optimización y aplicación de políticas para sistemas de IA. Con el respaldo de 11 millones de dólares de líderes senior de OpenAI, Anthropic, HuggingFace, Mistral y DeepMind, White Circle procesa más de 100 millones de llamadas API mensualmente y ejecuta sus propios LLM en producción.
lo harás

• Construir canales escalables de RL y post-entrenamiento, incluidas ejecuciones de ajuste de humo para pruebas de calidad y ablaciones.

• Diseñar sistemas de control de datos para implementaciones, reproducción, filtrado, evaluación y actualizaciones de políticas.

• Ajuste el entrenamiento y la inferencia de extremo a extremo para lograr rendimiento: redes, memoria, programación, carga de datos, almacenamiento, puntos de control, E/S.

• Construir infraestructura para iteración de modelos (ejecuciones de experimentos, artefactos, evaluaciones, paneles, reproducibilidad, visibilidad de costos) e infraestructura de inferencia para ciclos de evaluación y post-entrenamiento.

• Cree entornos de desarrollo agentes: arneses de agentes de codificación, integraciones de herramientas, entornos limitados de tiempo de ejecución, orquestación de múltiples agentes.

Requisitos

• Experiencia práctica en el diseño y ejecución de sistemas distribuidos de RL/post-entrenamiento a escala (implementaciones, buffers de repetición, señales de recompensa, actualizaciones de políticas, bucles de evaluación).

• Python potente (concurrencia, asíncrono, multiprocesamiento, optimización del rendimiento) y PyTorch o JAX.

• Depuración de cargas de trabajo de GPU distribuidas en CUDA, controladores, contenedores, NCCL, redes, almacenamiento y puntos de control.

• Creación de perfiles en toda la pila (py-spy, PyTorch Profiler, Nsight, perf, tracing).

• Pilas de inferencia: vLLM, SGLang, TensorRT-LLM, Dynamo o publicación personalizada.

• Capacidad para conectar métricas del sistema para modelar el comportamiento y la dinámica de aprendizaje.

• Se requiere reubicación en París (híbrido).

Prima

• Huella del constructor público: contribuciones de código abierto a RL, ML distribuido, inferencia, evaluación o infraestructura de agentes; Presencia técnica activa en X.

• Experiencia en equipos de investigación/infraestructura de IA de alto nivel (xAI, Qwen, ByteDance, Prime Intellect o similares).

• Propiedad de marcos de capacitación personalizados, capacitadores, programadores o cargadores de datos.

• Clústeres de GPU en Kubernetes, Slurm, Ray; NCCL, RDMA, InfiniBand, RoCE o EFA.

• Rust, C++, CUDA o Go; uso serio de herramientas de codificación agentes (Claude Code, Codex o similares).

Ofrecemos

• Salario competitivo + equidad.

• Trabajo híbrido desde París con paquete de reubicación.

• Seguro médico de primer nivel en Francia y tiempo libre flexible.

• Presupuesto de formación y desarrollo, todo el hardware y las herramientas que necesita, además de suscripciones IDE y agentes de IA cubiertos.

• Equipo fuera de las instalaciones dos veces al año.

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Fuente: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.fr/jobs/companies/npv/ml-infrastructure-engineer-paris-383038)