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En tant qu' Ingénieur ML au sein de l'équipe ML Platform, vous mettrez à profit votre solide expérience en industrialisation , votre maîtrise de Python et votre expertise pratique de l'entraînement de modèles. Votre rôle sera de faciliter le travail quotidien du ML Lab sur (leur "neocloud" de choix) et d'assurer la liaison avec l'outillage MLOps (principalement sur AWS ), en étroite collaboration avec un ingénieur DevOps dédié. Responsabilités Clés Favoriser l'expérimentation rapide : Créer et maintenir les outils permettant aux chercheurs d'itérer rapidement sur de nouvelles approches ML. Gérer des expériences de recherche à grande échelle : Concevoir et superviser des cycles d'entraînement massifs sur l'infrastructure , en implémentant le suivi des expériences ( experiment tracking ) et la reproductibilité. Faciliter la collaboration externe : Permettre une collaboration sécurisée avec des partenaires académiques et l'accès aux ressources open-source tout en respectant les protocoles de sécurité. Optimisation des performances et des ressources : Profiler et optimiser les pipelines d'entraînement ; gérer efficacement les ressources GPU. Développement d'outils de recherche : Développer des bibliothèques et utilitaires spécifiques aux domaines du Lab (nouvelles architectures, techniques d'entraînement, frameworks d'évaluation). Transfert de connaissances : Partager les enseignements issus de la recherche expérimentale avec l'ensemble de l'équipe ML Platform et les chercheurs

Permettre à des chercheurs de tester, entraîner et industrialiser rapidement des modèles de machine learning à grande échelle, dans un environnement hybride : neocloud pour la recherche AWS (MLOps / prod) Gérer des entraînements de modèles à grande échelle (GPU / distribué) Assurer la reproductibilité des expériences Optimiser les ressources (GPU, compute) Créer des outils internes pour la recherche ML Faire le lien entre recherche académique ↔ production industrielle Avoir déjà travaillé : soit dans une boîte très technique (type scale-up / deeptech) soit dans un environnement de recherche / labo Parler Anglais

Vous travaillerez en étroite collaboration au quotidien pour atteindre les objectifs suivants : • Repenser de fond en comble notre cycle de vie de livraison logicielle (par exemple, les outils de développement permettant de créer des environnements locaux et les scripts CI/CD pour compiler nos paquets Python). Nous nous appuyons sur les écosystèmes conda-forge et pypi et souhaitons adopter pleinement les meilleurs outils de leur catégorie (uv, micromamba, rattler-build, etc.) • Regrouper nos composants tiers dans une distribution unique, afin de garantir leur compatibilité croisée et de s’assurer qu’ils sont optimisés pour nos conteneurs, notre système d’exploitation et nos architectures CPU et GPU. • Être un ambassadeur des bonnes pratiques au sein de l’entreprise. De la gestion des dépendances à l’ utilisation de mocks ou de Playwright lors des tests, en passant par le moment opportun pour déclencher Jenkins, GitLab CI et Docker Compose, il y a toujours quelque chose à partager, et toujours quelqu’un prêt à écouter. • Développer des bibliothèques et des outils partagés qui soutiennent le cycle de vie du développement logiciel (SDLC), la sécurité, le cloud et d’autres sujets techniques courants . • Assurer une veille technologique, suivre les évolutions du marché et mettre en œuvre des prototypes et des plans directeurs pour démontrer la valeur des technologies modernes en tant que solutions aux défis concrets à l’échelle de l’entreprise . Qualifications / Compétences requises • Au moins 10 ans d’expérience en développement logiciel sont requis. Ou des compétences exceptionnelles et avérées

Almatek recherche pour l'un de ses clients Un Responsable Ingénierie Applicative / Confirmé sur Le Responsable Ingénierie Applicative dirige des activités d’études et de développement qui contribuent à l’évolution et la maintenance du SI. Mission: Membre de la Direction technique Informatique (DTI), vous concevrez une architecture cloud de type Infrastructure as a Service pour du stockage disque et/ou bande ainsi que des capacités de calcul CPU/GPU sous Openstack. En tant que DevOps, vous serez responsable de la construction et de la mise en place de nouveaux outils gestion de l'infrastructure, de la sécurisation des environnements, de l'automatisation des déploiements en collaboration avec les équipes de DTI. ADMINISTRATION LINUX : Sénior (plus de 7 ans sur le poste) Administration Système : Sénior (plus de 7 ans sur le poste) Assurer la mise en conformité RGPD, PSSI de l’Etat, NIS2 : Sénior (plus de 7 ans sur le poste) Comprendre et lire l'anglais technique : langue : technique/intermédiaire Concevoir l’offre IaaS CPU/GPU : Sénior (plus de 7 ans sur le poste) Esprit d'analyse, rigueur et travail d'équipe : Expérimenté (entre 3 et 7 ans sur le poste) Habilitation à travailler en ZRR : Oui MCO/MCS de l’offre IaaS : Sénior (plus de 7 ans sur le poste) Mettre en oeuvre les outils de contrôle des accès et d’authentification : Sénior (plus de 7 ans sur le poste) OpenStack : Sénior (plus de 7 ans sur le poste) Python (Django ou Flask) : Sénior (plus de 7 ans sur le poste) Rédaction de documents d'architecture technique : Expérimenté (entre 3 et 7 ans sur le poste) Technologies de Conteneurisation : Sénior (plus de 7 ans sur le poste) Localisation : Paris

La mission En tant que membre de l'équipe, vous serez un interlocuteur privilégié concernant les bibliothèques de développement et les bonnes pratiques techniques pour des centaines de docteurs (PhD) et d'ingénieurs logiciels. Vous mettrez à profit votre forte curiosité technologique et votre volonté de rester à jour sur les dernières tendances afin de simplifier l'utilisation des technologies au sein de l'entreprise. Votre principale responsabilité sera de veiller à ce que notre écosystème technologique reste moderne, adapté aux besoins de l'entreprise et performant, tout en aidant vos collègues à atteindre leurs objectifs. Responsabilités principales Vous travaillerez au quotidien avec l'équipe pour atteindre les objectifs suivants : Réinventer de fond en comble notre cycle de livraison logicielle (SDLC), par exemple les outils permettant aux développeurs de créer leurs environnements locaux ainsi que les pipelines CI/CD servant à construire nos packages Python. Nous nous appuyons sur les écosystèmes conda-forge et PyPI et souhaitons adopter pleinement les meilleurs outils du marché ( uv , micromamba , rattler-build , etc.). Intégrer et distribuer nos solutions tierces dans une distribution unique afin de garantir leur compatibilité mutuelle, tout en veillant à leur optimisation pour nos conteneurs, systèmes d'exploitation, architectures CPU et GPU. Promouvoir les bonnes pratiques de développement au sein de l'entreprise. Qu'il s'agisse de la gestion des dépendances, de l'utilisation des mocks ou de Playwright pour les tests, ou encore du choix entre Jenkins, GitLab CI ou Docker Compose selon les cas d'usage, il y a toujours des connaissances à partager et des collègues prêts à les adopter. Développer des bibliothèques et outils mutualisés soutenant le cycle de vie logiciel (SDLC), la sécurité, le cloud et d'autres problématiques techniques communes. Assurer une veille technologique continue, suivre les évolutions du marché et développer des prototypes ainsi que des architectures de référence (blueprints) démontrant la valeur des technologies modernes face aux défis concrets de l'entreprise.

Responsabilités principales : -Assurer la qualité globale de nos conceptions, qui contribuent à des lancements passionnants de matériel portable sans fil - Un fort accent sur les IP ARM (CPU (Cortex-a v9 arch), GPU (mali), débogage (css600, coresight), etc.) où vos connaissances et votre expérience nous permettront de revoir les décisions architecturales/de conception et d'intensifier la vérification de ces blocs -Servir de contributeur individuel pour posséder et développer la vérification de nos blocs IP principaux - Propriété tout au long du cycle de vie du projet, par exemple : revues de spécifications, plans de vérification, développement de cas de test, environnements UVM, couverture (analyse), débogage, GLS, etc. -Travailler en étroite collaboration avec d'autres équipes pour recueillir des informations pertinentes et partager vos connaissances sur la conception afin d'améliorer davantage les exigences et les spécifications. Ainsi qu'en fournissant des retours essentiels lors de leurs efforts de débogage -Collaborer avec l'équipe mondiale de vérification pour améliorer nos processus et lancer des initiatives visant à améliorer la qualité globale de la conception ainsi que la manière de travailler pour devenir la meilleure équipe de vérification de la catégorie Connaissances, compétences et aptitudes : - Expérience pratique prouvée (5+ ans) avec des méthodologies et processus de vérification de pointe, tels que UVM / SystemVerilog, vérification formelle, vérification aléatoire par contraintes, assertions, métriques de couverture, analyse de couverture, simulation au niveau de la porte, tests d'indicateurs clés de performance, etc. - Une solide compréhension des IP liées à ARM est requise : CPU (Cortex-a v9 arch), GPU (Mali), débogage (css600, Coresight), etc. - Expérience pratique dans la conception et la mise en œuvre de cas de test basés sur le C pour configurer et tester les IP ARM ainsi que la capacité de réutiliser les bancs d'essai fournis par le fabricant - Expérience dans l'utilisation et la création d'un environnement de test basé sur UVM pour la vérification au niveau des blocs ainsi que la réutilisation de ces environnements au niveau (sous-)système - Capacité à lire et comprendre le code RTL (SystemVerilog, Verilog, VHDL) - Expérience avec les systèmes de contrôle de révision et les techniques CI/CD - Compétences interpersonnelles phénoménales ; capacité à collaborer entre équipes et à travailler de manière indépendante - Excellentes compétences en développement des processus, en documentation et en communication écrite et orale