Atos — Sophia Antipolis
• Serving et Runtime des modèles : Concevoir et optimiser la plateforme de serving basée sur vLLM, configurer le parallélisme selon l'architecture du modèle et l'interconnexion de l'infrastructure cible, et installer/maintenir llm-d pour l'inférence distribuée et désagrégée (préremplissage/décodage désagrégés, routage conscient du cache KV).
• Cycle de vie et pipelines multimodaux : Maîtriser le cycle de vie des modèles en plateforme (versioning, déploiement progressif, rollback) y compris en environnements isolés, et servir des pipelines multimodaux (audio temps réel, STT, TTS, OCR) ainsi que des services d'embedding et de reranking (bases vectorielles comme Milvus).
• Fiabilité, Observabilité et Benchmarking : Instrumenter la couche de serving avec Prometheus et Grafana (métriques GPU et par token, logs structurés, traçabilité), mettre en place des déploiements canary/blue-green avec portes d'évaluation automatisées, et mener des campagnes de benchmarking structurées pour suivre et réduire le coût par token et la latence de queue.
• Support Avant-Vente et Dimensionnement : Fournir des données de dimensionnement et de performance défendables pour appuyer les activités d'avant-vente, les appels d'offres et la planification de capacité.
Description du profil :
Compétences et qualifications
• Expérience : Solide parcours (généralement 7+ ans d’expérience en ingénierie avec un temps significatif dédié au serving de modèles ML/AI) dans la construction et l’exploitation d’inférences LLM en production.
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