Consultant·e LLMOps / AI Platform Engineer
Quickscale AI est une société de conseil spécialisée dans le développement d'agents IA sur mesure pour des secteurs exigeants : finance, juridique, conformité, marketing.
Nous aidons nos clients à concevoir et déployer des solutions d'IA fiables, auditées et réellement utilisées en production.
Notre équipe combine excellence technique, rigueur scientifique et sens produit.
Nous croyons à une IA utile, explicable et responsable, au service de la transformation des organisations.
Rejoignez-nous pour façonner l'avenir de l'IA en Entreprise !
Votre rôle
Qui sommes-nous ?
Quickscale AI est une société de conseil spécialisée dans le développement d'agents IA sur mesure pour des secteurs exigeants : finance, juridique, conformité, marketing.
Nous aidons nos clients à concevoir et déployer des solutions d'IA fiables, auditées et réellement utilisées en production.
Notre équipe combine excellence technique, rigueur scientifique et sens produit.
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Votre rôle
En tant que LLMOps / AI Platform Engineer , vous participez à l'industrialisation des solutions IA de nos clients : déploiement, mise à l'échelle et monitoring des modèles en production.
Vous intervenez sur des plateformes IA à grande échelle, souvent dans des environnements exigeants (souveraineté, sécurité, on-premise), aux côtés de profils seniors qui vous accompagnent dans votre montée en compétences.
Vous évoluez à l'interface entre :
- l'ingénierie plateforme (Kubernetes, cloud, on-premise),
- l'écosystème LLM (serving, orchestration, observabilité),
- et les équipes data / IA / métier de nos clients.
C'est un rôle idéal pour un·e ingénieur·e passionné·e par l'infrastructure et l'IA, qui souhaite construire une expertise pointue sur les sujets LLMOps aux côtés de profils confirmés.
Vos missions
Projets clients
- Contribuer au déploiement de plateformes d'inférence LLM à grande échelle (cloud, on-premise, hybride).
- Opérer des infrastructures Kubernetes pour des workloads IA (CPU, GPU).
- Participer à la mise en place de l'observabilité des systèmes IA : monitoring, logging, alerting, cost tracking.
- Contribuer à l'optimisation des performances et des coûts des systèmes d'inférence.
- Accompagner les équipes internes clients dans les bonnes pratiques MLOps / LLMOps.
Exemples de missions
- Contribution à l'industrialisation d'une plateforme d'inférence LLM pour un acteur public de premier plan.
- Mise en production d'agents IA métiers dans une banque d'investissement, sur infrastructures GPU self-hosted.
- Optimisation de systèmes d'inférence IA pour une maison de luxe déployant des agents en boutique.
R&D & transmission
- Contribution aux frameworks et bonnes pratiques Quickscale.
- Montée en compétences continue sur l'écosystème LLM / agentique en évolution rapide.
- Participation aux revues techniques et au partage de bonnes pratiques au sein de l'équipe.
Profil recherché
Compétences techniques essentielles
- 1+ an d'expérience en ingénierie de plateforme, DevOps, MLOps, SRE ou administration système Linux.
- Bases solides sur Kubernetes — vous êtes à l'aise avec les concepts (pods, services, deployments, ingress) et curieux·se d'aller plus loin.
- Bonne maîtrise de Linux (administration, scripting, troubleshooting).
- Compréhension de ce qu'est un LLM et des enjeux de son industrialisation (inférence, latence, coût).
- Bonne culture générale IA / Machine Learning.
- Envie forte d'approfondir les sujets d'industrialisation IA en environnement exigeant (production, souveraineté, sécurité).
Compétences appréciées (nice to have)
- Expérience avec vLLM , TGI , Ollama ou d'autres frameworks d'inférence LLM.
- Expérience avec LiteLLM , LangServe , ou d'autres passerelles LLM.
- Connaissance des solutions d'observabilité IA (Langfuse, LangSmith, Arize).
- Connaissance de l'écosystème agentique (LangChain, LangGraph, LlamaIndex).
- Expérience GPU sur cloud (AWS, GCP, Azure) et/ou on-premise (Nvidia).
Posture & soft-skills
- Fort potentiel technique et forte capacité d'apprentissage.
- Curiosité forte sur l'écosystème IA en évolution rapide.
- Rigueur, sens de la fiabilité et de la traçabilité des systèmes.
- Autonomie progressive : capable de prendre en main des sujets et savoir quand demander de l'aide.
- Goût pour le travail en équipe, l'entraide et le partage.
- Envie de progresser rapidement au contact de profils expérimentés.
Pourquoi nous rejoindre
- Environnement entrepreneurial avec un impact direct sur des chantiers IA structurants.
- Un rôle central à l'intersection de la plateforme, du MLOps et de l'IA générative.
- Montée en compétences accélérée aux côtés de profils seniors expérimentés.
- Missions variées et exigeantes avec des clients prestigieux (secteur public, finance, luxe).
- Haut niveau d'autonomie progressive et responsabilités croissantes.
- Télétravail flexible (jusqu'à 4 jours par semaine), accès à des bureaux WeWork en plein centre de Paris.
- Bonus de performance.
- Formations continues, conférences, veille active.
- Mutuelle prise en charge à 100 %.