Ingénieur logiciel / Ingénieure logiciel – Inférence

🔥 il y a 12 heures

🇪🇺 Europe – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

🧑‍💻 Développeur Full-Stack

👻 Score fantôme 12%

Ce que ça veut dire : la probabilité que cette offre reste ouverte sans recrutement actif.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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Luma AI

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2 - 10 employés

🤖 Intelligence artificielle

☁️ SaaS

📱 Médias

💰 €90 000 000 Series B en 2025-01

Artificial Intelligence • SaaS • Media

Luma AI est une entreprise basée à Palo Alto qui développe des modèles d'IA générative multimodale et des outils de flux de travail créatif axés sur la production de vidéos, d'images, d'audio et de textes. Luma propose des modèles et des produits tels que Ray (génération de vidéos), UNI-1/Uni-1. 1 (modèles d'intelligence de marque), et une API/des offres d'entreprise qui permettent aux équipes créatives de générer, éditer et réaliser des contenus de qualité cinématique avec une continuité de marque. Ils mettent l'accent sur la recherche d'avant-garde (Open Physical AI Lab), le développement interne de modèles, et des produits pour les équipes créatives, les agences et les services de production. Luma fournit également des API, des plans d'entreprise, un programme de partenariats créatifs et des ressources d'apprentissage.

Description

• Piloter le déploiement des modèles de Luma via l’intégration au moteur d’inférence, la montée en charge des déploiements et l’optimisation de l’utilisation du parc de GPU • Intégrer de nouvelles architectures de modèles au moteur d’inférence • Collaborer avec les équipes de recherche, d’ingénierie et d’infrastructure afin d’optimiser l’efficacité des modèles et des déploiements • Développer des outils internes pour mesurer, profiler et suivre les tâches et workflows d’inférence • Automatiser, tester et maintenir les services d’inférence afin de garantir leur disponibilité et leur fiabilité • Gérer et optimiser les workloads d’inférence sur différents clusters et fournisseurs de matériel • Faire évoluer les déploiements sur plusieurs milliers de machines • Concevoir des systèmes de scheduling optimisant les ressources GPU tout en respectant les SLO • Assurer la maintenance des pipelines CI/CD pour les checkpoints de modèles et les SDK • Comprendre la stack d’inférence et diagnostiquer les problèmes de fiabilité ou d’utilisation au cours des 30 premiers jours • Intégrer un modèle ou livrer des améliorations des outils et du scheduling entre le 30e et le 60e jour • Renforcer les pipelines de déploiement et le scheduling sur les différents clusters et fournisseurs entre le 60e et le 90e jour

🎯 Exigences

• Solides compétences en Python et en architecture système • Expérience du déploiement de modèles avec PyTorch, Hugging Face, vLLM, SGLang, TensorRT-LLM ou des technologies similaires • Expérience des queues, du scheduling, du contrôle du trafic et de la gestion de parc à grande échelle • Expérience de Linux, Docker et Kubernetes • Expérience de l’orchestration, du déploiement et du scheduling • Connaissance de Redis et du stockage compatible S3 • Atout : connaissance des stacks réseau modernes, notamment RDMA (RoCE, InfiniBand, NVLink) • Atout : expérience des systèmes de ML haute performance à grande échelle (plus de 100 GPU) • Atout : connaissance de CUDA et de FFmpeg ou du traitement multimédia

🏖️ Avantages

• Employeur garantissant l’égalité des chances • Participation facultative à une enquête sur la diversité et l’inclusion ; un refus n’a aucune incidence sur la candidature • Poste en télétravail