Open Source / Red Hat AI Platform Engineer

Description du poste

En 2026, l’enjeu de l’Intelligence Artificielle en entreprise a basculé du prototypage vers l’ingénierie d’infrastructure, le serving haute performance et la maîtrise des coûts GPU.

En tant qu'AI Platform Engineer, vous serez au cœur de cette convergence entre Platform Engineering (Kubernetes / OpenShift) et LLMOps. Vous concevrez, déploierez et opérerez les plateformes industrielles permettant d'entraîner, fine-tuner, orchestrer et servir des modèles d'IA générative (LLM, SLM, vision) sécurisés et souverains.

1️⃣ Orchestration & Serving LLM Haute Performance (High-Throughput Inference)

• Déployer, optimiser et opérer les moteurs d'inférence de pointe : vLLM (PagedAttention, Prefix Caching, continuous batching), LLMD, LiteLLM Proxy, SGLang, TGI et Triton Inference Server.

• Implémenter des architectures de Multi-LoRA Serving (S-LoRA) pour mutualiser un modèle de fondation unique et servir à chaud des dizaines d'adaptateurs métier sur un même GPU.

• Mettre en œuvre le serving déclaratif serverless via KServe et ModelMesh sur Red Hat OpenShift AI (RHOAI).

2️⃣ Orchestration Matérielle, Batch Scheduling & GPU FinOps

• Déployer et configurer le NVIDIA GPU Operator, la Container Device Interface (CDI) et la Dynamic Resource Allocation (DRA).

• Maximiser l'utilisation de la VRAM via le découpage NVIDIA MIG (Multi-Instance GPU) et le vGPU time-slicing.

• Déployer et configurer Kueue pour le batch scheduling multi-tenant, la gestion fine des files d'attente de jobs GPU (ClusterQueue / LocalQueue) et le fair-sharing des quotas de calcul entre équipes.

• Bâtir des architectures d'autoscaling élastique pilotées par le KV-Cache et les métriques de requêtes en attente avec KEDA et Prometheus.

3️⃣ Frameworks Agentiques, Pipelines RAG & Écosystème Llama Stack

• Standardiser les briques d'IA générative d'entreprise en déployant le Llama Stack Operator et l'interfaçage avec les APIs unifiées d'inférence, de sécurité et d'agents.

• Industrialiser des architectures RAG avancées et des workflows multi-agents avec LangChain, LangGraph et LlamaIndex.

• Déployer et opérer des bases de données vectorielles distribuées à haute résilience (Milvus Distributed, Qdrant, pgvector, ChromaDB) adossées à OpenShift Data Foundation (Ceph / ODF).

• Déployer et sécuriser des passerelles Model Context Protocol (MCP) en environnement Zero-Trust.

4️⃣ Fine-Tuning Souverain & Calcul Distribué

• Industrialiser les pipelines d'alignement et de fine-tuning open source avec InstructLab (méthode LAB) et RHEL AI sur modèles souverains et open-weights (IBM Granite 3.x, Mistral AI, Llama 3.x / 4, DeepSeek).

• Orchestrer les entraînements et traitements distribués avec KubeRay, Ray Serve, Kueue et Kubeflow Pipelines.

5️⃣ Sécurité, Gouvernance & Observabilité (IA Act Ready)

• Intégrer des garde-fous éthiques et de sécurité : NeMo Guardrails, TrustyAI (explicabilité et détection des biais).

• Mettre en place l'observabilité LLMOps complète avec OpenTelemetry (suivi de la latence TTFT / TPOT, traçabilité des tokens, auditabilité et FinOps IA).

• Automatiser l'ensemble de la stack en GitOps (ArgoCD / OpenShift GitOps) et Ansible Automation Platform.

Qualifications

Issu(e) d’une formation d’ingénieur ou équivalent (Bac+5), vous avez une expérience confirmée en ingénierie de plateformes Kubernetes/Cloud Native et êtes passionné(e) par l'écosystème de l'IA générative et du LLMOps.

🛠️ Compétences Techniques Clés :

• Socle Plateforme & Conteneurs : Maîtrise approfondie de Kubernetes et Red Hat OpenShift (4.x), Operators (OLM), GitOps (ArgoCD), Linux/RHEL, Podman/Docker.

• Plateformes & Frameworks IA : Expérience ou maîtrise de Red Hat OpenShift AI (RHOAI), vLLM, LLMD / LiteLLM, KServe, LangChain / LangGraph, LlamaIndex, Kueue, Kubeflow / Ray.

• Accélération & Stockage : Notions solides sur les GPUs NVIDIA (GPU Operator, CUDA, MIG), stockage distribué pour l'IA (S3/Ceph/ODF) et bases vectorielles (Milvus, Qdrant, pgvector).

• Développement & Automatisation : Python (PyTorch, SDKs IA, APIs FastAPI/REST), Bash, YAML, Ansible.

• Une connaissance d'OpenClaw est un plus !

🌟 Certifications (Fortement valorisées) :

• Red Hat Certified Specialist in AI/ML (EX267) ou OpenShift Administration (EX280 / EX380 / EX288).

• CKA (Certified Kubernetes Administrator) / CKAD.

💡 Soft Skills :

• Rigueur d'ingénierie, curiosité pour les dernières avancées open source (papers, nouveaux modèles, runtimes).

• Capacité à vulgariser des architectures d'IA complexes auprès de décideurs et d'équipes de Data Science.

• Esprit d'équipe, autonomie et goût pour les projets d'innovation à fort impact.

Informations supplémentaires

   Ce que STARTX | Part of Devoteam vous apporte :

• 🎓 Accès illimité aux formations & certifications : Abonnement personnel Red Hat Learning Subscription (RHLS Enterprise) avec passages d'examens 

• ⚡ Environnements de pointe : Accès à de vrais clusters GPU d'expérimentation, des POCs clients ambitieux et une relation privilégiée avec les ingénieries de Red Hat, NVIDIA, IBM et Mistral AI.

• 🏡 Flexibilité & Qualité de vie : Télétravail hybride maîtrisé, locaux modernes et événements tech réguliers (Tech Days, Red Hat Summit, conférences).

• 💼 Package complet : Rémunération attractive (fixe + variable), mutuelle d’entreprise de premier rang, carte ticket restaurant, indemnités télétravail et équipement matériel haut de gamme (MacBook Pro M-Series).