ML Infrastructure Engineer

Sod Partners
Paris

Le besoin

Contexte – Dans le cadre d’un projet de recherche appliquée sur les événements météorologiques extrêmes utilisant des modèles d’IA, nous recherchons un profil ML Infrastructure Engineer / Scientific Software Engineer .

Mission

  • Accompagner l’équipe R&D dans le développement et l’évaluation des modèles en fournissant et en gérant du code et des données de qualité.

  • Refondre, structurer et documenter la librairie Python existante (simulations, inférence de modèles, analyses).

  • Développer des pipelines robustes pour : simulation, détection d’événements extrêmes, entraînement et évaluation des modèles (y compris sur GPU).

  • Mettre en œuvre et faire respecter les bonnes pratiques de développement logiciel scientifique : tests, CI/CD, conception modulaire, reproductibilité.

  • Optimiser l’utilisation d’un serveur multi-GPU pour les simulations et entraînements IA à grande échelle (I/O, ordonnancement, parallélisme).

  • Former et accompagner l’équipe sur les bonnes pratiques de développement scientifique et l’utilisation des GPU.

Expertise technique

Obligatoire :

  • Python avancé et bonnes pratiques de développement logiciel.

  • Pipelines scientifiques : orchestration, batching, suivi d’expériences.

  • Outils : Git, Docker.

Optionnel / apprécié :

  • Gestion de données climatiques ou géospatiales : xarray, Zarr, S3 .

  • Deep Learning sur GPU : PyTorch, entraînement multi-GPU, optimisation des performances .

  • Expérience en ingénierie logicielle scientifique, MLOps ou data infrastructure en environnement R&D.

  • Expérience avérée de collaboration sur des bases de code robustes, performantes et scalables.

  • Intérêt ou connaissances en climatologie, simulation ou modélisation physique .

  • Excellentes compétences en pédagogie et communication .

  • Haut niveau d’exigence en matière de qualité et clarté du code

Mode de travail : Suggeré , Hybride
Publié le 2025-08-20

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