
11 - 50 employés
Fondée en 2023
☁️ SaaS
💰 €10 000 000 Seed en 2025-05
SaaS
Parasail est une plateforme cloud qui fournit une infrastructure d’inférence aux startups spécialisées dans l’IA native, en mettant l’accent sur l’exécution de modèles open source et spécialisés en production. Elle propose un parc mondial de data centers équipés de matériel de dernière génération, des endpoints optimisés et une API unique pour déployer n’importe quel modèle, y compris les fine-tuned models et les modèles Hugging Face. Parasail mise sur la fiabilité, les performances, la flexibilité de mise à l’échelle, la maîtrise des coûts — jusqu’à 30 fois moins cher que les clouds traditionnels —, l’accès dès le jour 0 aux modèles les plus avancés, des paramètres lossless par défaut, des compromis vitesse/qualité personnalisables, une facturation flexible à la consommation et un accompagnement technique dédié avec des délais de réponse rapides. Les clients utilisent Parasail pour l’inférence à haut débit, le traitement par lots et le déploiement en production de LLM et de modèles multimodaux (vision, voix, OCR, reranking, retrieval).
🕒 il y a 1 mois
🗣️🇺🇸🇬🇧 Anglais requis
D'où vient cette offre
Publiée sur la page carrières de Parasail ↗, pas via un site d'emploi
Repérée par Remote Rocketship il y a 1 mois
Toujours ouverte sur le site de Parasail. Vérifiée il y a 5 heures.

11 - 50 employés
Fondée en 2023
☁️ SaaS
💰 €10 000 000 Seed en 2025-05
SaaS
Parasail est une plateforme cloud qui fournit une infrastructure d’inférence aux startups spécialisées dans l’IA native, en mettant l’accent sur l’exécution de modèles open source et spécialisés en production. Elle propose un parc mondial de data centers équipés de matériel de dernière génération, des endpoints optimisés et une API unique pour déployer n’importe quel modèle, y compris les fine-tuned models et les modèles Hugging Face. Parasail mise sur la fiabilité, les performances, la flexibilité de mise à l’échelle, la maîtrise des coûts — jusqu’à 30 fois moins cher que les clouds traditionnels —, l’accès dès le jour 0 aux modèles les plus avancés, des paramètres lossless par défaut, des compromis vitesse/qualité personnalisables, une facturation flexible à la consommation et un accompagnement technique dédié avec des délais de réponse rapides. Les clients utilisent Parasail pour l’inférence à haut débit, le traitement par lots et le déploiement en production de LLM et de modèles multimodaux (vision, voix, OCR, reranking, retrieval).
• Concevoir et améliorer l’infrastructure Kubernetes pour le provisionnement, la mise en réseau, le stockage et le déploiement de services chez différents fournisseurs et dans plusieurs régions • Concevoir des mécanismes d’isolation, de basculement et de reprise afin de réduire l’impact des défaillances matérielles et infrastructurelles • Automatiser l’extension de capacité, les déploiements et la maintenance • Développer des solutions d’observabilité et de diagnostic pour révéler les goulets d’étranglement et détecter les défaillances • Répondre aux incidents, identifier leurs causes racines et améliorer les systèmes sur la base des enseignements tirés • Améliorer les performances, l’utilisation des ressources, la sécurité et la fiabilité de la plateforme à mesure que la demande d’inférence augmente • Collaborer directement avec les ingénieurs infrastructure, plateforme et inférence au sein d’une organisation à structure hiérarchique réduite
• Expérience dans la conception et l’exploitation d’infrastructures de production ou de systèmes distribués, avec une responsabilité réelle en matière de fiabilité • Solides bases en Linux • Connaissances pratiques des réseaux, du stockage et des conteneurs • Expérience pratique de l’exploitation de Kubernetes en production • Capacité à développer des logiciels et des outils d’automatisation maintenables pour résoudre des problématiques d’infrastructure • Approche systématique du débogage des problèmes à l’interface entre applications, clusters, réseaux et matériel • Bon discernement pour savoir quand avancer rapidement, simplifier et donner la priorité à la fiabilité • Esprit d’initiative pour prendre en charge les problèmes, de l’investigation à la mise en œuvre, et collaborer avec les membres de l’équipe • Atout : expérience des infrastructures multi-régions, multi-fournisseurs ou bare metal • Atout : connaissance des GPU, du model serving, de vLLM ou de SGLang • Atout : expérience de l’infrastructure as code, de la CI/CD, de l’observabilité ou de la reprise automatisée • Atout : expérience de la conception de services hautement disponibles, de plateformes multi-tenant ou de systèmes de données distribués
• Autonomie et capacité d’influence pour contribuer à la mise à l’échelle du cloud d’inférence de Parasail • Participation à des décisions d’architecture significatives et impact direct sur la production • Travail au plus près du matériel, au cœur des systèmes distribués et aux côtés des ingénieurs en charge de l’inférence • Possibilité de contribuer à bâtir les fondations de la prochaine génération d’infrastructures d’IA
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🕒 il y a 4 mois
Ingénieur DevOps senior optimisant l'infrastructure et supportant une base d'utilisateurs mondiale. Travail au sein d'une équipe internationale en télétravail pour améliorer les processus de déploiement et les performances dans un environnement fortement axé technique.
🗣️🇺🇸🇬🇧 Anglais requis
🕒 il y a 8 mois
Ingénieur Fiabilité des Bases de Données chez Sporty Group, responsable de l'infrastructure de bases de données pour plusieurs plateformes. Travail à distance, utilisation des dernières technologies et mise en place de nouvelles solutions si nécessaire.
🗣️🇺🇸🇬🇧 Anglais requis
🕒 il y a 8 mois
Responsable d'équipe DevOps au sein d'une entreprise d'IA, en charge de l'infrastructure cloud et du management d'équipes d'ingénierie, axé sur les pratiques DevOps et l'optimisation technologique pour des solutions d'entreprise.
🗣️🇺🇸🇬🇧 Anglais requis
🕒 il y a 8 mois
Ingénieur DevOps développant l’infrastructure cloud pour la technologie d’IA de Fundamental dédiée à la prise de décision en entreprise. Collaboration avec les ingénieurs ML et optimisation des ressources pour les charges GPU dans un poste en télétravail.
🗣️🇺🇸🇬🇧 Anglais requis
🕒 il y a 8 mois
Ingénieur DevOps (week-end) pour Sporty Group, chargé d’améliorer l’infrastructure DevOps à travers plusieurs pays. Collaboration au sein d’une équipe, mentorat des profils juniors, travail en remote.
🗣️🇺🇸🇬🇧 Anglais requis