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MLOps Engineer — inférence GPU cloud

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Scaleway

Unbefristet (CDI)
Vollzeit
Senior
GPU inference
Hybrid
8 Rue de la Ville l'Évêque, Paris, IDF 75008, France · Hybrid
Paris, France
EUR 55k–78k/year + intéressement

Diese Ausschreibung ist optimiert für KI-native Talente: klare Skills und Tools, damit Kandidaten vor der Bewerbung einschätzen können, ob es passt — und Sie weniger Fehlpassungen screenen.

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Auf einen Blick

Arbeitsmodell, Ort und wichtige Daten des Inserats.

Anstellungsart: Unbefristet (CDI), Vollzeit
Arbeitsort-Modell: Hybrid
Standort: 8 Rue de la Ville l'Évêque, Paris, IDF 75008, France · Hybrid
Vergütung: EUR 55k–78k/year + intéressement
Erfahrungslevel: Senior
Team: GPU inference
Benefits

Über die Rolle

Was das Team sucht und wie die Position passt.

Scaleway is hiring a Senior MLOps Engineer — inférence GPU cloud on the GPU inference team (Hybrid · Paris, France). This is a hands-on role in LLM & generative AI—not a generic “AI enthusiast” post.

You will own LLM features, retrieval, agents, and evaluation end to end: problem framing, offline evaluation, safe rollout, and iteration from production signals. Success is measured with clear metrics (quality, latency, cost, or business KPIs)—not slide decks alone.

Scaleway propose un cloud souverain européen avec offre GPU et services d'inférence pour l'IA générative.

MLOps Engineer GPU (hybride Paris 8e) : industrialiser services d'inférence LLM, Kubernetes GPU, monitoring coûts et latence pour clients français.

À propos de Scaleway

Filiale du groupe Iliad ; datacenters en France et Europe.
Roadmap IA : GPU, inference managed et accompagnement clients.
Équipe produit à Paris avec liens équipes infra Roubaix.

Missions

Packager déploiements vLLM/TGI sur clusters GPU.
Définir SLO latence et alerting pour workloads inference.
Documenter runbooks pour clients grand compte.

Stack & environnement

Kubernetes, Python, Docker, Prometheus, vLLM, Terraform.
Hybride Paris 8e.

Profil recherché

3+ ans infra ML ou SRE avec GPU.
Éligibilité travail en France.

Gesuchte Skills

Was jede Fähigkeit in dieser Rolle bedeutet — keine reine Keyword-Liste.

Python
Production Python for data pipelines, model code, APIs, and automated tests—not notebook-only workflows.
PyTorch
Training and inference with PyTorch: reproducible experiments, checkpointing, and deployment-minded exports.
Kubernetes

Tools & Stack

Genannte Plattformen und Produkte für diese Rolle (APIs, IDEs, Vector-DBs, CRMs, Design-Tools usw.).

vLLMTool
Regular use of vLLM in the LLM & generative AI stack—configuration, debugging, and team conventions.

Sie passen besonders gut, wenn…

Auf diese Stelle zugeschnitten — prüfen Sie Ihre Passung vor der Bewerbung.

You can show evidence in your application: Déploiement LLM sur Kubernetes GPU avec monitoring coûts.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, PyTorch, Kubernetes, Docker, and vLLM.
You have owned LLM features, retrieval, agents, and evaluation in production: debugging live issues, running postmortems, and iterating from real user or business signals.
You are comfortable with the hybrid rhythm (Hybrid · Paris, France)—onsite collaboration when it matters, deep work when remote.
You explain trade-offs (quality, cost, latency, safety) in plain language—with numbers or examples, not buzzwords.
You read the full listing (comp: EUR 55k–78k/year + intéressement, benefits in At a glance) and your expectations align.

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Nur mit Kandidatenkonto: tragen Sie Überschrift und Bio unter ein, optional einen CV-Link oder PDF, damit Recruiter Ihren vollen Lebenslauf sehen. Dann kurzes Pitch — Bewerbungen nutzen Ihre Login-E-Mail.

Was der Arbeitgeber möchte

Déploiement LLM sur Kubernetes GPU avec monitoring coûts.

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