Architecte de solutions grands comptes – Engagé – France

🔥 il y a 18 heures

🇫🇷 France – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

💻 Ingénieur Solutions

👻 Score fantôme 14%

Ce que ça veut dire : la probabilité que personne ne recrute vraiment pour cette offre.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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CoreWeave

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11 - 50 employés

Fondée en 2017

💼 Conseil

🏭 Fabrication

📦 Logistique

💰 €100 000 000 Debt Financing en 2022-12

Consulting • Manufacturing • Logistics

CoreWeave est un fournisseur de cloud spécialisé, offrant une échelle massive de ressources de calcul GPU sur l'infrastructure la plus rapide et flexible de l'industrie. En tant que fournisseur de solutions cloud Elite de NVIDIA pour le calcul et la visualisation, CoreWeave construit des solutions cloud pour des cas d'utilisation à forte intensité de calcul - VFX et rendu, apprentissage automatique et IA, traitement en lot et streaming de pixels - qui sont jusqu'à 35 fois plus rapides et 80 % moins chères que les grands clouds publics généralisés. Pour en savoir plus, visitez www.coreweave.com.

Description

• Intégrer une équipe dédiée de trois personnes composée d’un Account Executive et d’un Account Manager • Conquérir de nouveaux comptes et développer les comptes existants en Europe du Nord et dans la région EMEA septentrionale • Couvrir les pays nordiques et le Benelux, notamment la Suède, la Norvège, le Danemark, la Finlande, les Pays-Bas, la Belgique et le Luxembourg • Piloter les phases de découverte technique avec les prospects et les clients concernant l’entraînement des modèles, les workflows MLOps et les contraintes d’infrastructure • Concevoir et présenter des solutions couvrant l’infrastructure ML, le calcul GPU, le stockage, les réseaux, l’orchestration Kubernetes et les outils MLOps • Piloter les proof of concepts et les revues d’architecture jusqu’à la prise de décision • Être la voix du client en interne en communiquant les exigences techniques et les lacunes produit aux équipes Engineering et Product • Tenir à jour la documentation des architectures clients, des conceptions de solutions et des questions techniques en suspens • Soutenir les démarches de conquête de nouveaux logos et le développement des comptes existants dans la région

🎯 Exigences

• Au moins 3 ans d’expérience dans un poste de pre-sales, d’ingénieur solutions ou d’architecte solutions, idéalement dans les plateformes AI/ML, l’infrastructure cloud ou le HPC • Solide maîtrise des workflows d’entraînement et d’inférence ML • Expérience pratique des plateformes MLOps, du suivi des expérimentations, de l’orchestration des pipelines et du model serving • Expérience des frameworks AI tels que PyTorch, TensorFlow ou JAX • Connaissance des topologies GPU, des fabrics réseau et de l’architecture des clusters • Expérience pratique de Kubernetes et des workloads conteneurisés à grande échelle • Expérience de la gestion simultanée de plusieurs opportunités sur un territoire géographique donné • Maîtrise de l’anglais indispensable • Déplacements jusqu’à 40 % du temps • Vous devez satisfaire aux exigences d’accès liées au contrôle des exportations : être une « U.S. person », être éligible sans autorisation d’exportation, ou être éligible et raisonnablement susceptible d’obtenir l’autorisation requise • Les candidats retenus devront se soumettre à une vérification élémentaire du casier judiciaire conforme au RGPD • Atouts : connaissance des architectures GPU NVIDIA (H100, A100, H200), de CUDA, NCCL et cuDNN • Atouts : maîtrise des concepts de networking haute performance, notamment InfiniBand, RDMA, RoCE et TCP/IP • Atouts : expérience au sein de laboratoires AI, d’instituts de recherche ou d’équipes ML en entreprise • Atouts : connaissance des cas d’usage de l’AI physique • Atouts : expérience de Salesforce, Jira, Confluence ou d’outils similaires

🏖️ Avantages

• Prime discrétionnaire • Attribution d’actions • Assurance maladie couvrant la famille • Assurance dentaire couvrant la famille • Contribution généreuse au régime de retraite • Assurance décès à hauteur de quatre fois le salaire • Garantie contre les maladies graves • Programme d’aide aux employés • Remboursement des frais de formation • Culture d’entreprise axée sur l’innovation de rupture • Esprit entrepreneurial et autonomie dans la prise d’initiative • Collaboration et recherche de solutions innovantes à des problèmes complexes • Opportunités d’évolution au sein de l’organisation • Les avantages peuvent varier selon le lieu de travail

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