Ingénieur SRE senior

🔥 il y a 1 heure

🇪🇺 Europe – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

⛑ Ingénieur DevOps & SRE

👻 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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Parasail

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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).

Description

• 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

🎯 Exigences

• 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

🏖️ Avantages

• 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