Architecte Infrastructure IA – GPU / Bare Metal (H/F

gamme solutions; Paris; On-site; EUR 110,000 - 160,000; Full time

Job summary

gamme solutions recherche un Architecte Infrastructure IA spécialisé en GPU et Bare Metal pour concevoir et déployer une plateforme d’hébergement et d’exécution de modèles LLM, au sein d’un grand groupe bancaire à Paris.

Vous définirez l’architecture technique, les dossiers HLD/LLD, et piloterez le déploiement avec les équipes infra, réseau et sécurité. Vous produirez la documentation et accompagnerez les migrations vers la nouvelle plateforme.

Qualifications

• Architecture d’infrastructures IA pour exécution de modèles LLM.
• GPU et middleware IA: accélération et intégration.
• Bare Metal: conception et déploiement sur serveurs physiques.
• Conteneurisation: maîtrise des environnements conteneurisés.
• Réalisation d’HLd/LLD.
• Coordination transverse avec infra, réseau, sécurité et stockage.
• Maitrise des migrations et déploiements complexes.

Responsibilities

• Concevoir l’architecture technique de la plateforme IA, du cadrage à la mise en œuvre.
• Élaborer les dossiers HLD et LLD.
• Définir et dimensionner le socle Bare Metal avec GPU.
• Piloter le déploiement en coordination avec systèmes, réseau et stockage.
• Définir les principes d’intégration hardware et middleware IA.
• Animer ateliers techniques avec constructeurs et éditeurs.
• Garantir performance, sécurité et scalabilité.
• Évaluer coûts, capacités et besoins GPU.
• Préparer et coordonner la migration des services existants.
• Produire la documentation d’architecture et accompagner le déploiement.

Skills

Architecture IA

GPU middleware IA

Bare Metal

Conteneurisation

HLD/LLD

Coordination transverse

Déploiements & migrations

Tools

NVIDIA ecosystem

Kubernetes/OpenShift

Job description

Localisation : Paris
Secteur : Banque / Environnement grand compte

Contexte de la mission

Dans le cadre d’un programme stratégique d’intelligence artificielle au sein d’un grand groupe bancaire, nous recherchons un Architecte Infrastructure IA spécialisé en GPU et Bare Metal pour concevoir et déployer une plateforme technique destinée à l’hébergement et à l’exécution de modèles de langage de grande taille (LLM).

L’objectif est de construire une infrastructure performante, sécurisée et évolutive, en partant de zéro, afin de répondre aux exigences de calcul, de stockage, de réseau et d’exploitation des workloads d’intelligence artificielle.

Missions principales

• Concevoir l’architecture technique de la plateforme d’infrastructure IA, du cadrage jusqu’à la mise en œuvre.

• Élaborer les dossiers d’architecture HLD (High-Level Design) et LLD (Low-Level Design).

• Définir et dimensionner un socle Bare Metal intégrant des serveurs équipés de GPU pour l’exécution de modèles LLM.

• Piloter le déploiement de l’infrastructure en coordination avec les équipes systèmes, réseau, sécurité et stockage.

• Définir les principes d’intégration des composants matériels, des middlewares IA et des environnements conteneurisés.

• Animer les ateliers techniques avec les équipes internes, les constructeurs et les éditeurs de solutions.

• Garantir la cohérence de l’architecture avec les exigences de performance, de sécurité, de disponibilité et de scalabilité.

• Évaluer et suivre les coûts d’infrastructure, les capacités de calcul et les besoins en ressources GPU.

• Préparer et coordonner la migration des services existants vers la nouvelle plateforme.

• Produire la documentation d’architecture et accompagner les équipes techniques lors du déploiement et de la mise en service.

Compétences indispensables

• Architecture d’infrastructures IA, avec une expérience sur des plateformes destinées à l’exécution de modèles LLM.

• GPU et middleware IA : compréhension des architectures de calcul accéléré et de leur intégration.

• Bare Metal : conception et déploiement d’infrastructures sur serveurs physiques.

• Conteneurisation : maîtrise des technologies et des architectures conteneurisées.

• Conception d’architectures techniques HLD/LLD.

• Coordination technique transverse avec les équipes infrastructure, réseau, sécurité et stockage.

• Capacité à piloter des déploiements complexes et à préparer des migrations de services.

Compétences appréciées

• Écosystème NVIDIA : GPU, pilotes et logiciels associés.

• Kubernetes / OpenShift pour l’orchestration des workloads conteneurisés.

• Architecture réseau et sécurité des infrastructures de calcul.

• Expérience des environnements de production critiques et des grands comptes.

• Connaissance des enjeux de dimensionnement, de capacité et d’optimisation des coûts GPU.