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Activités principales : Conception et mise en œuvre Surveillance et optimisation Dépannage et assistance Documentation et partage des connaissances Évolution produit Competences requis Maîtrise indispensable des modèles de conception de sites distants, des solutions de sécurité et des bonnes pratiques en matière d'infrastructure informatique. Expérience en gestion d'infrastructures LAN et WIFI Cisco Solide connaissance des technologies déployées dans les environnements SD-WAN et WAN aussi Technologies Cisco Catalyst Cisco WLC Cisco Meraki (LAN WIFI) SD-Access (bonus mais pas obligatoire Connaisances SD-WAN mais pas forcement un expert

Vous travaillerez dans le cadre du déploiement et de l'exploitation d'une AI Factory à très grande échelle, reposant sur plusieurs clusters. Vous serez en charge de l'architecture, de l'optimisation et de l'évolution des infrastructures réseaux, systèmes et GPU fabrics alimentant des charges IA critiques (training, fine-tuning, inference). L'environnement est international, hautement distribué (Europe, Amérique du Nord, Asie) et orienté performance extrême, faible latence et scalabilité horizontale. Architecture & design de la GPU Fabric : -Concevoir et faire évoluer des architectures réseau haut débit, faible latence, adaptées aux NVL72 et aux workloads IA massivement parallèles -Définir les topologies réseau (leaf-spine, fat-tree, dragonfly le cas échéant) pour : Interconnexion intra-NVL72, Scale-out multi-racks / multi-clusters -Sélectionner et valider les technologies : InfiniBand HDR / NDR, Ethernet Spectrum / RoCEv2, Dimensionner les fabrics pour des usages IA à très grande échelle (NCCL-heavy, all-reduce intensif) Performance, RDMA & communications GPU : -Piloter le développement, l'optimisation et le tuning des communications RDMA -Piles RDMA : libibverbs, rdma-core, NVPeerMemory -Optimisations GPUDirect / GPUDirect-RDMA -Garantir des transferts GPU / GPU et GPU / NIC à très haute performance, sans surcharge CPU -Optimiser les communications collectives : NCCL, MPI / CUDA-aware MPI, Identifier et lever les goulots d'étranglement réseau, mémoire et CPU/GPU. Intégration Kubernetes & workloads IA : -Concevoir l'intégration réseau de clusters GPU dans des environnements Kubernetes -Gérer l'exposition et l'isolation des interfaces RDMA : Device Plugin, Network Operator / CNI avancés -Garantir le bon fonctionnement des workloads conteneurisés IA : Training distribué, Jobs MPI / NCCL, Pipelines data GPU Exploitation, observabilité & troubleshooting : -Mettre en place et exploiter des solutions de monitoring avancé : Latence, bande passante, congestion, erreurs -Outils : Prometheus, Grafana, NetQ, UFM (ou équivalents) -Analyser les performances réseau et GPU fabric en production -Proposer et implémenter : Ajustements MTU, Affinités CPU/GPU, Tuning NIC, switch et firmware -Assurer le support niveau 2/3 sur incidents critiques