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Ingénieur Plateforme
Prix sur demande
Détails
- Type de contrat
- Temps plein
- À distance
- Non
- Entreprise
- Cuspai
Description
Traduit automatiquement depuis English. Le texte original fait foi. Traduction automatique — une traduction plus précise est en préparation.
À propos de CuspAI
CuspAI est la société pionnière de l'IA dont la mission est de résoudre les matériaux révolutionnaires nécessaires au progrès humain. Alors que la nature a mis des milliards d’années à perfectionner les molécules, nous exploitons l’IA pour débloquer des avancées technologiques valant des milliers de milliards de dollars en quelques mois, et non en millénaires. Notre équipe fondatrice est la plus citée au monde, composée de chercheurs de classe mondiale en IA, chimie et ingénierie.
Nous travaillons sur certains des défis les plus difficiles et les plus importants, notamment l'énergie, l'eau propre, l'avenir de l'informatique et la capture du carbone, et ce n'est que le début de ce que notre « moteur de recherche » pour les matériaux de nouvelle génération va débloquer.
Nous vous invitons à faire partie d'une équipe diversifiée et innovante à l'intersection de l'IA et de la science des matériaux, travaillant à créer des partenariats percutants qui stimulent l'innovation, l'évolutivité et la collaboration industrielle. Ce travail compte. Votre travail compte.
Nous sommes à l’aube de l’ère des matériaux à la demande. Rejoignez-nous.
Le rôle
Au fur et à mesure de notre croissance, nous recherchons un ingénieur de plate-forme possédant une solide expertise en matière de codage Python, de DevOps et de plate-forme cloud pour construire et maintenir l'infrastructure qui alimente nos équipes de recherche en ML. Vous serez l'architecte des systèmes qui permettent à nos chercheurs de former et de déployer des modèles à grande échelle.
Votre impact
Dans ce rôle, vous construirez et entretiendrez la plateforme d'infrastructure ML qui permet à nos chercheurs en IA et scientifiques des matériaux de mener des expériences de pointe.
Vous aiderez à créer et à maintenir l'ensemble de la pile d'opérations ML - de l'architecture cloud aux pipelines de déploiement - en garantissant que nos équipes de recherche puissent se concentrer sur la science pendant que vous gérez les systèmes.
Vous ferez partie d'une équipe nouvellement créée travaillant avec notre vice-président ML Engineering, dans laquelle vous aurez la chance de contribuer à façonner l'ensemble de notre stratégie d'infrastructure ML et d'avoir un impact significatif sur l'architecture de notre plateforme.
Ce que vous ferez
• Créez la plateforme d'infrastructure ML : concevez et implémentez une plateforme cloud native sur Kubernetes qui permet aux chercheurs de former, d'évaluer et de déployer facilement des modèles sans se soucier de la complexité de l'infrastructure.
• Posséder la pile MLOps : mettre en œuvre et maintenir des pipelines CI/CD, des registres de modèles, des systèmes de suivi des expériences et l'automatisation du déploiement - le cycle de vie complet des opérations ML.
• Faire évoluer la formation sur des modèles de ML distribués : créer une infrastructure pour prendre en charge la formation distribuée sur de nombreux GPU, en mettant en œuvre des solutions pour les pipelines de données, les points de contrôle et l'optimisation des ressources.
• Fiabilité de la plate-forme : garantissez une disponibilité de 99,9 % pour notre plate-forme ML grâce à des systèmes de surveillance, d'alerte et de récupération automatisés. Soyez le gardien de la stabilité des infrastructures.
• Gestion de la configuration : utilisez Kapitan pour gérer des configurations Kubernetes multi-environnements complexes et garantir des déploiements cohérents entre le développement, la préparation et la production.
• Optimisation des coûts : mettre en œuvre des stratégies de gestion des ressources pour optimiser les dépenses cloud et détecter les utilisations inefficaces tout en maximisant le débit de calcul de nos équipes de recherche.
• Expérience du développeur : créez des outils et des abstractions qui permettent aux chercheurs de passer facilement de l'expérimentation à la production sans connaissances approfondies de l'infrastructure.
• Collaboration interdisciplinaire : collaborez étroitement avec des chercheurs en ML, des chimistes, des scientifiques des matériaux et des ingénieurs logiciels pour comprendre leurs besoins et construire l'infrastructure nécessaire à des projets révolutionnaires.
Doit avoir des compétences et des qualifications
• Vous êtes quelqu'un qui est enthousiasmé par l'opportunité de permettre aux scientifiques de travailler sur des défis mondiaux changeants dans ce domaine, avec un intérêt personnel pour les applications potentielles de la technologie que Cusp développe.
• Vous êtes un bâtisseur d'outils et d'infrastructures qui aime faciliter au maximum la vie des équipes. Dans le cadre de votre intérêt pour ce domaine, vous restez à jour avec les dernières technologies, outils et projets open source pertinents.
• Vous êtes un ingénieur chevronné possédant une expertise approfondie dans la création et la maintenance d'infrastructures ML (et non dans le développement de modèles), idéalement dans des environnements de start-up. Nous avons besoin que vous soyez capable d'être opérationnel et de travailler de manière autonome en tant qu'expert en la matière, en fournissant des informations et des conseils sur les meilleures pratiques, le cas échéant.
• Vous apportez une expérience approfondie des charges de travail ML sur Kubernetes et les plateformes multi-cloud (AWS, GCP, neoclouds).
• Vous possédez de solides compétences en programmation Python et/ou Go pour l'automatisation de l'infrastructure - pas seulement en script.
• Maîtrise de niveau expert de l'infrastructure en tant que code (IaC) à l'aide des flux de travail Terraform, Helm, Kapitan et GitOps.
• Expérience dans l'exploitation de plates-formes ML distribuées pour JAX et/ou PyTorch (Tensorflow serait moins pertinent).
• Vous devrez également avoir une expérience en infrastructure GPU, en particulier en gestion de clusters GPU et en optimisation des performances.
• Expérience antérieure en tant qu'ingénieur logiciel avant de passer à l'infrastructure DevOps/MLOps/ML, ou au moins écrire du code régulièrement (au travail et/ou pendant votre temps libre), car cela devrait vous doter du type de compétences en codage que nous recherchons.
Points bonus (mais pas critiques)
• Expérience de l'utilisation de notre pile technologique (Flyte, Kapitan, Pants) ou d'outils similaires
• Expérience avec les environnements HPC et les planificateurs de tâches (Slurm, PBS)
• Connaissance de l'infrastructure de service ML (Triton, TorchServe, KServe)
• Familiarité avec les flux de travail du calcul scientifique et la gestion des données
• Expérience avec les plateformes ML multi-locataires
• Expérience dans le soutien aux équipes de recherche (compréhension de leurs besoins uniques par rapport au ML de production)
Ce que nous proposons
• Un salaire compétitif : nous valorisons et récompensons l'impact et la croissance
• Équité dans CuspAI : vous avez un intérêt dans le succès de l'entreprise
• Congés pour rester au frais : 28 jours de vacances (DE, NL, UK) ou 21 jours de vacances (JP, SG, US), en plus des jours fériés locaux…
Source : Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/cuspai/platform-engineer-london-424820)
CuspAI est la société pionnière de l'IA dont la mission est de résoudre les matériaux révolutionnaires nécessaires au progrès humain. Alors que la nature a mis des milliards d’années à perfectionner les molécules, nous exploitons l’IA pour débloquer des avancées technologiques valant des milliers de milliards de dollars en quelques mois, et non en millénaires. Notre équipe fondatrice est la plus citée au monde, composée de chercheurs de classe mondiale en IA, chimie et ingénierie.
Nous travaillons sur certains des défis les plus difficiles et les plus importants, notamment l'énergie, l'eau propre, l'avenir de l'informatique et la capture du carbone, et ce n'est que le début de ce que notre « moteur de recherche » pour les matériaux de nouvelle génération va débloquer.
Nous vous invitons à faire partie d'une équipe diversifiée et innovante à l'intersection de l'IA et de la science des matériaux, travaillant à créer des partenariats percutants qui stimulent l'innovation, l'évolutivité et la collaboration industrielle. Ce travail compte. Votre travail compte.
Nous sommes à l’aube de l’ère des matériaux à la demande. Rejoignez-nous.
Le rôle
Au fur et à mesure de notre croissance, nous recherchons un ingénieur de plate-forme possédant une solide expertise en matière de codage Python, de DevOps et de plate-forme cloud pour construire et maintenir l'infrastructure qui alimente nos équipes de recherche en ML. Vous serez l'architecte des systèmes qui permettent à nos chercheurs de former et de déployer des modèles à grande échelle.
Votre impact
Dans ce rôle, vous construirez et entretiendrez la plateforme d'infrastructure ML qui permet à nos chercheurs en IA et scientifiques des matériaux de mener des expériences de pointe.
Vous aiderez à créer et à maintenir l'ensemble de la pile d'opérations ML - de l'architecture cloud aux pipelines de déploiement - en garantissant que nos équipes de recherche puissent se concentrer sur la science pendant que vous gérez les systèmes.
Vous ferez partie d'une équipe nouvellement créée travaillant avec notre vice-président ML Engineering, dans laquelle vous aurez la chance de contribuer à façonner l'ensemble de notre stratégie d'infrastructure ML et d'avoir un impact significatif sur l'architecture de notre plateforme.
Ce que vous ferez
• Créez la plateforme d'infrastructure ML : concevez et implémentez une plateforme cloud native sur Kubernetes qui permet aux chercheurs de former, d'évaluer et de déployer facilement des modèles sans se soucier de la complexité de l'infrastructure.
• Posséder la pile MLOps : mettre en œuvre et maintenir des pipelines CI/CD, des registres de modèles, des systèmes de suivi des expériences et l'automatisation du déploiement - le cycle de vie complet des opérations ML.
• Faire évoluer la formation sur des modèles de ML distribués : créer une infrastructure pour prendre en charge la formation distribuée sur de nombreux GPU, en mettant en œuvre des solutions pour les pipelines de données, les points de contrôle et l'optimisation des ressources.
• Fiabilité de la plate-forme : garantissez une disponibilité de 99,9 % pour notre plate-forme ML grâce à des systèmes de surveillance, d'alerte et de récupération automatisés. Soyez le gardien de la stabilité des infrastructures.
• Gestion de la configuration : utilisez Kapitan pour gérer des configurations Kubernetes multi-environnements complexes et garantir des déploiements cohérents entre le développement, la préparation et la production.
• Optimisation des coûts : mettre en œuvre des stratégies de gestion des ressources pour optimiser les dépenses cloud et détecter les utilisations inefficaces tout en maximisant le débit de calcul de nos équipes de recherche.
• Expérience du développeur : créez des outils et des abstractions qui permettent aux chercheurs de passer facilement de l'expérimentation à la production sans connaissances approfondies de l'infrastructure.
• Collaboration interdisciplinaire : collaborez étroitement avec des chercheurs en ML, des chimistes, des scientifiques des matériaux et des ingénieurs logiciels pour comprendre leurs besoins et construire l'infrastructure nécessaire à des projets révolutionnaires.
Doit avoir des compétences et des qualifications
• Vous êtes quelqu'un qui est enthousiasmé par l'opportunité de permettre aux scientifiques de travailler sur des défis mondiaux changeants dans ce domaine, avec un intérêt personnel pour les applications potentielles de la technologie que Cusp développe.
• Vous êtes un bâtisseur d'outils et d'infrastructures qui aime faciliter au maximum la vie des équipes. Dans le cadre de votre intérêt pour ce domaine, vous restez à jour avec les dernières technologies, outils et projets open source pertinents.
• Vous êtes un ingénieur chevronné possédant une expertise approfondie dans la création et la maintenance d'infrastructures ML (et non dans le développement de modèles), idéalement dans des environnements de start-up. Nous avons besoin que vous soyez capable d'être opérationnel et de travailler de manière autonome en tant qu'expert en la matière, en fournissant des informations et des conseils sur les meilleures pratiques, le cas échéant.
• Vous apportez une expérience approfondie des charges de travail ML sur Kubernetes et les plateformes multi-cloud (AWS, GCP, neoclouds).
• Vous possédez de solides compétences en programmation Python et/ou Go pour l'automatisation de l'infrastructure - pas seulement en script.
• Maîtrise de niveau expert de l'infrastructure en tant que code (IaC) à l'aide des flux de travail Terraform, Helm, Kapitan et GitOps.
• Expérience dans l'exploitation de plates-formes ML distribuées pour JAX et/ou PyTorch (Tensorflow serait moins pertinent).
• Vous devrez également avoir une expérience en infrastructure GPU, en particulier en gestion de clusters GPU et en optimisation des performances.
• Expérience antérieure en tant qu'ingénieur logiciel avant de passer à l'infrastructure DevOps/MLOps/ML, ou au moins écrire du code régulièrement (au travail et/ou pendant votre temps libre), car cela devrait vous doter du type de compétences en codage que nous recherchons.
Points bonus (mais pas critiques)
• Expérience de l'utilisation de notre pile technologique (Flyte, Kapitan, Pants) ou d'outils similaires
• Expérience avec les environnements HPC et les planificateurs de tâches (Slurm, PBS)
• Connaissance de l'infrastructure de service ML (Triton, TorchServe, KServe)
• Familiarité avec les flux de travail du calcul scientifique et la gestion des données
• Expérience avec les plateformes ML multi-locataires
• Expérience dans le soutien aux équipes de recherche (compréhension de leurs besoins uniques par rapport au ML de production)
Ce que nous proposons
• Un salaire compétitif : nous valorisons et récompensons l'impact et la croissance
• Équité dans CuspAI : vous avez un intérêt dans le succès de l'entreprise
• Congés pour rester au frais : 28 jours de vacances (DE, NL, UK) ou 21 jours de vacances (JP, SG, US), en plus des jours fériés locaux…
Source : Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/cuspai/platform-engineer-london-424820)
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