Ingénieur MLOps F/H

- Dimensionner et déployer le cluster GPU sur OVHcloud : choix des instances et des cartes, arbitrages coût / mémoire / débit, réseau et stockage adaptés aux poids de modèles, le tout décrit en Terraform comme le reste de notre infrastructure.

• Industrialiser la couche GPU : drivers et pilotes CUDA, runtime conteneur GPU, opérateur GPU sur Kubernetes, partage et ordonnancement des cartes entre charges de travail, mise à l'échelle et extinction des ressources inutilisées.
• Opérer les serveurs d'inférence : déploiement et réglage de moteurs type v

LLM ou équivalents, gestion du cycle de vie des modèles et de leurs versions, quantification, batching, mesure et optimisation de la latence et du débit.

• Exposer une passerelle LLM interne : API compatible avec les clients standards, authentification, quotas et suivi de consommation, journalisation - pour les applications comme pour les outils de l'équipe.
• Construire les briques applicatives d'appui : embeddings et recherche vectorielle, chaînes de RAG sur nos référentiels et notre documentation, évaluation de la qualité des réponses.
• Garantir le cadre données de santé : isolation stricte des environnements, aucune donnée sortante, traçabilité des accès et des inférences, en lien avec la sécurité et la conformité.
• Observer et maîtriser les coûts : métriques GPU, saturation, taux d'occupation, coût par requête et par usage - la sobriété fait partie du travail.
• Contribuer au socle commun : l'infrastructure GPU n'est pas une île, vous participez aussi à l'Ia

C, à la CI et au run de l'équipe.