Senior Platform Engineer

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Quantiphi

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1001 - 5000 employés

Fondée en 2013

💼 Conseil

🏥 Santé

📦 Logistique

💰 Series A en 2019-12

Consulting • Healthcare • Logistics

Quantiphi est une entreprise de pointe en ingénierie numérique axée sur l'IA, s'appuyant sur une décennie d'expertise industrielle pour autonomiser les entreprises grâce à des solutions d'IA évolutives, sûres et adaptables. En intégrant des technologies de pointe avec des applications concrètes, Quantiphi transforme les organisations dans divers secteurs, notamment la santé, la finance, l'éducation et le commerce de détail. Leurs services couvrent les applications d'IA, l'analyse de données, la modernisation de l'infrastructure cloud, et les implémentations d'IA sur mesure. Quantiphi collabore avec des géants technologiques comme AWS, Google Cloud, NVIDIA, et d'autres pour favoriser l'adoption de l'IA et offrir des opportunités transformatrices pour les entreprises.

Description

• Design and implement scalable infrastructure for LLM and GenAI workloads across multi-GPU environments • Perform GPU profiling, benchmarking, and performance optimization for distributed training workloads • Manage and schedule compute-intensive jobs using Slurm-based clusters and OpenShift/Kubernetes environments • Enable and optimize the NVIDIA GPU stack (CUDA, cuDNN, NCCL, Triton, RAPIDS, etc.) • Collaborate with cross-functional teams to deploy models in research and production environments • Build and support GenAI pipelines (fine-tuning, RAG, multi-modal inferencing, LLMOps) • Develop reusable infrastructure templates using tools like Terraform and Helm • Contribute to internal innovation (PoCs, workshops) and support client-facing delivery engagements

🎯 Exigences

• 8+ years of experience • Strong experience with Slurm and distributed training environments • Hands-on expertise with Red Hat OpenShift and/or Kubernetes • Deep knowledge of the NVIDIA GPU ecosystem (CUDA, cuDNN, NCCL, Nsight, Triton/TensorRT) • Strong foundation in Linux systems, performance tuning, and multi-GPU optimization • Experience deploying GenAI workloads (LLM fine-tuning, RAG pipelines, multi-modal systems) • Familiarity with Infrastructure-as-Code tools (Terraform, Ansible) • Experience with cloud GPU environments (GCP, Azure, AWS, OCI) and/or on-prem GPU clusters

🏖️ Avantages

• Health insurance • Various career growth opportunities • Flexible working hours • Paid time off