Ingénieur d'infrastructure ML

Nous recherchons un ingénieur d'infrastructure ML pour rejoindre White Circle, une société de sécurité en IA qui construit la couche d'application et d'optimisation des politiques pour les systèmes d'IA. Soutenu par 11 millions de dollars de la part des hauts dirigeants d'OpenAI, Anthropic, HuggingFace, Mistral et DeepMind, White Circle traite plus de 100 millions d'appels API chaque mois et gère ses propres LLM en production.
Vous le ferez

• Construire des pipelines RL et post-formation évolutifs, y compris des essais de réglage de la fumée pour les tests de qualité et les ablations.

• Concevoir des systèmes de contrôle des données pour les déploiements, la relecture, le filtrage, l'évaluation et les mises à jour des politiques.

• Optimisez la formation et l'inférence de bout en bout pour le débit : mise en réseau, mémoire, planification, chargement des données, stockage, points de contrôle, E/S.

• Créer une infrastructure pour l'itération du modèle (exécutions d'expériences, artefacts, évaluations, tableaux de bord, reproductibilité, visibilité des coûts) et une infrastructure d'inférence pour les boucles post-formation et d'évaluation.

• Créez des environnements de développement agentiques : harnais d'agents de codage, intégrations d'outils, sandbox d'exécution, orchestration multi-agents.

Exigences

• Expérience pratique dans la conception et l'exécution de systèmes distribués RL/post-formation à grande échelle (déploiements, tampons de relecture, signaux de récompense, mises à jour des politiques, boucles d'évaluation).

• Python fort (concurrence, asynchrone, multitraitement, optimisation des performances) et PyTorch ou JAX.

• Débogage des charges de travail GPU distribuées sur CUDA, les pilotes, les conteneurs, NCCL, la mise en réseau, le stockage et les points de contrôle.

• Profilage à travers la pile (py-spy, profileur PyTorch, Nsight, perf, tracing).

• Piles d'inférence : vLLM, SGLang, TensorRT-LLM, Dynamo ou service personnalisé.

• Capacité à connecter les métriques du système pour modéliser le comportement et la dynamique d'apprentissage.

• Déménagement à Paris (hybride) nécessaire.

Prime

• Empreinte de constructeur public : contributions open source au RL, au ML distribué, à l'inférence, à l'évaluation ou à l'infrastructure d'agent ; présence technique active sur X.

• Expérience au sein d'équipes d'infra/recherche en IA de haut niveau (xAI, Qwen, ByteDance, Prime Intellect ou similaire).

• Propriété de cadres de formation personnalisés, de formateurs, de planificateurs ou de chargeurs de données.

• Clusters GPU sur Kubernetes, Slurm, Ray ; NCCL, RDMA, InfiniBand, RoCE ou EFA.

• Rust, C++, CUDA ou Go ; utilisation sérieuse d'outils de codage agent (Claude Code, Codex ou similaire).

Nous offrons

• Salaire compétitif + équité.

• Travail hybride depuis Paris avec forfait déménagement.

• Une assurance médicale de premier ordre en France et des congés flexibles.

• Budget L&D, tout le matériel et les outils dont vous avez besoin, ainsi que les abonnements couverts aux agents IA et aux IDE.

• Équipe hors site deux fois par an.

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