Ingénieur Déploiement d'Applications IA H/F

CNRS

- Assurer le déploiement, l'intégration et l'exploitation d'applications d'intelligence artificielle reposant sur des modèles pré-entraînés issus de l'écosystème CRD
- Mise en place d'un Marketplace d'applications sur étagère type «Hugging Face».
- Garantir la robustesse, la sécurité, la reproductibilité et l'efficacité des environnements logiciels mis à disposition des équipes de recherche.

Activités
Activité 1: Conception et maintenance de l'infrastructure de déploiement
Concevoir, développer et maintenir l'architecture technique permettant le déploiement automatisé d'applications et de modèles d'IA sur une infrastructure cloud
Mettre en oeuvre des solutions de conteneurisation (Docker, Singularity) et d'orchestration (Kubernetes) adaptées aux environnements de calcul scientifique
Mettre en place et maintenir les tests unitaires, fonctionnels et d'intégration pour garantir la qualité des applications
Garantir la haute disponibilité, la sécurité et la conformité RGPD des services déployés
Mettre en place et superviser les systèmes de monitoring, d'observation et de performance des services déployés

Activité 2: Optimisation et performance des déploiements
Optimiser les pipelines d'inférence pour différentes architectures de modèles (transformers, diffusion, multimodaux)
Développer des solutions d'accélération matérielle et de parallélisation
Implémenter des stratégies d'auto-scaling et de gestion dynamique des ressources
Conduire des études de performance et établir des benchmarks de référence
Participer à l'évaluation et à l'adoption de nouvelles technologies de déploiement

Activité 3: Support utilisateurs et formation
Accompagner la communauté des utilisateurs du CRD dans le déploiement de leurs modèles
Rédiger la documentation technique et les guides d'utilisation
Concevoir et animer des formations sur les bonnes pratiques de déploiement d'applications IA
Organiser des ateliers techniques et des journées thématiques
Assurer une veille technologique et scientifique sur les infrastructures Machine Learning et Deep Learning IA.

Activité spécifique
Collaborer avec les équipes de recherche du CRD et les partenaires académiques
Assurer une veille technologique continue autour des technologies utiles aux projets du service
(développement, déploiement, data science)

Compétences
Savoirs/ connaissances
Maîtriser les technologies de conteneurisation et d'orchestration (Docker, Kubernetes, gestion d'images, sécurité des conteneurs).
Connaissance approfondie des systèmes Linux et de l'administration système
Maîtrise des architectures cloud et des environnements de calcul haute performance
Développement Python avancé et scripting système (Bash, Python)
Maîtrise des outils DevOps et CI/CD (GitLab CI, Jenkins, Ansible)
Connaissance des bases de données relationnelles et NoSQL
Compétences en développement web (APIs REST, FastAPI, Flask)
Expérience avec les infrastructures HPC (Slurm,...)
Connaissance des frameworks d'applications ML
Maîtrise de Terraform ou outils d'infrastructure as code
Expérience en sécurité informatique et en conformité RGPD

Savoir-faire
Capacité à concevoir des architectures système complexes
Aptitude à rédiger une documentation technique de qualité
Capacité à transmettre des connaissances techniques (formation, tutorat)
Méthodologie de gestion de projet et de conduite de développements logiciels
Conception et mise en oeuvre de systèmes distribués scalables
Optimisation de code et de systèmes pour la performance
Analyse de traces et profilage d'applications
Gestion d'incidents et résolution de problèmes complexes
Benchmark et évaluation comparative de solutions techniques

Savoir-être
Autonomie et capacité d'initiative dans la conduite des projets
Rigueur et sens de l'organisation
Aptitude au travail en équipe et à la collaboration interdisciplinaire
Qualités pédagogiques et de communication
Curiosité scientifique et technique
Sens du service public et engagement pour la science ouverte
Capacité d'adaptation face aux évolutions technologiques rapides

Contexte de travail

Ce poste s'intègre dans le projet national CRD (Cloud Recherche Données), dont l'objectif est de proposer un service cloud fédéré de la communauté Enseignement-Recherche, impliquant une migration progressive vers le cloud et une sécurisation renforcée des accès et des services.
L'ingénieur(e) de recherche est rattaché(e) à la Direction Technique Informatique de l'IDRIS.

Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l'autorité compétente du MESR.
Ce poste s'intègre dans le projet national CRD (Cloud Recherche Données), dont l'objectif est de proposer un service cloud fédéré de la communauté Enseignement-Recherche, impliquant une migration progressive vers le cloud et une sécurisation renforcée des accès et des services.
L'ingénieur(e) de recherche est rattaché(e) à la Direction Technique Informatique de l'IDRIS.

Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l'autorité compétente du MESR.
Contraintes et risques

Poste à plein temps localisé à l'IDRIS (Orsay), travail en visioconférence plusieurs heures par jour, déplacements ponctuels sur les sites partenaires du CRD.
Télétravail possible jusqu'à 2 jours par semaine.
Poste à plein temps localisé à l'IDRIS (Orsay), travail en visioconférence plusieurs heures par jour, déplacements ponctuels sur les sites partenaires du CRD.
Télétravail possible jusqu'à 2 jours par semaine.