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MLOps Engineer — inférence GPU cloud
Scaleway
Este anuncio está pensado para talento nativo en IA : habilidades y herramientas claras para saber si encajas antes de aplicar — y para reducir descartes por desajuste.
4 habilidades 1 herramienta
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Empleo
Modalidad Hybrid
Ubicación 8 Rue de la Ville l'Évêque, Paris, IDF 75008, France · Hybrid
Compensación EUR 55k–78k/year + intéressement Nivel de experiencia Beneficios Cloud souverain, télétravail partiel, crédits GPU. Cómo aplicar Déploiement LLM sur Kubernetes GPU avec monitoring coûts.
Publicada 30 dic 2026 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. 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
Deploying and scaling model services with health checks, autoscaling, and rollout discipline.
Docker
Containerized services and reproducible dev environments for ML and LLM workloads.
✓ 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. Lo que pide la empresa
Déploiement LLM sur Kubernetes GPU avec monitoring coûts.
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Título
MLOps Engineer — inférence GPU cloud
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