ML Engineer AWS / GPU / Plateforme IA à grande échelle
Le besoin
Objectif du poste
Accompagner la mise en production de l’entraînement d’un modèle de
très grande taille avec des volumes de données à l’échelle du pétaoctet,
en construisant une architecture capable de :
=> Découper le modèle efficacement
=> Distribuer les données et calculs en streaming sur GPU via sharding
en vagues successives
=> Potentiellement opérer en multi-région
=> Garantir robustesse, tolérance aux pannes et performance
_____________________________
Concevoir et mettre en place une plateforme IA pour l’entraînement
de modèles massifs
=> Migration vers GPU pour des volumes massifs de calcul
=> Découpage du modèle et distribution sur GPU (sharding en vagues
successives)
=> Mise en oeuvre d’un pipeline de parallélisation : entraînement
distribué, data loading à grande échelle (Spark / Slurm, gloo)
=> Gestion avancée des pannes : checkpoint, retry automatique…
=> Optimisation et monitoring des performances GPU AWS
=> Développement et optimisation de réseaux de neurones (ML / LLM)
=> Participation aux comités et présentations techniques (anglais et
français)
=> Accompagnement et support des utilisateurs (chercheurs et data
analysts)
_____________________________
=> Expérience avérée en mise en production d’entraînements de très
gros modèles IA avec des volumes massifs de données
=> Maîtrise du sharding et du pipelining en vagues successives
=> Expérience en entraînement distribué (multi-noeuds, multi-GPU)
=> Data loading à grande échelle (Spark, Slurm, gloo)
=> Gestion de pannes et reprise automatique (checkpoint, retry)
=> Déploiement multi-région
=> Cloud AWS : SageMaker, S3, EKS sur Kubernetes
=> Maîtrise des GPU AWS
=> Connaissances Kubernetes et/ou Slurm
Mode de travail : Suggeré , HybrideEmplois Recommandés
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