Software Engineer (HPC & Cloud)

Groupe EOLEN

Paris

Hybride

EUR 50 000 - 70 000

Plein temps

14 jours+
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Résumé du poste

Groupe EOLEN cherche un ingénieur pour construire des systèmes distribués avec une forte composante d'observabilité et de CI/CD. Le poste, situé à Paris, implique la gestion de chaînage des services et des performances sur AWS avec des instances GPU.

Le candidat idéal aura une expérience en Rust ou Go et utilisera des outils comme OpenTelemetry et Kubernetes. La maîtrise de l'anglais est nécessaire pour collaborer avec une équipe internationale.

Qualifications

  • Expérience en construction de tooling de production pour systèmes distribués.
  • Maîtrise de l'observabilité de bout en bout avec outils adaptés.
  • Capacité à écrire du code robuste en Rust ou équivalent.
  • Expérience avec AWS et Kubernetes en production.
  • Anglais courant nécessaire.

Responsabilités

  • Bâtir ci/CD et pipeline pour l'équipe d'ingénierie.
  • Gérer les instances GPU sur AWS.
  • Instrumenter les services distribués et assurer leur observabilité.
  • Développer des dashboards de performance.

Connaissances

Outils CI/CD
Observabilité
AWS
Kubernetes
Rust
OpenTelemetry
Prometheus
Go

Description du poste

1 j/sem on-site + remote / Démarrage mi‑juin 2026

Contexte

Notre client — éditeur SaaS international — construit une plateforme de calcul distribué GPU‑accelerated sur AWS. L’objectif : exécuter des workloads de calcul intensif sur des GPUs partagés en mode service, à grande échelle. Le projet est 100 % greenfield. Les choix d’architecture sont posés, mais le code distribué n’est pas encore en production. L’équipe SRE centrale gère l’infrastructure sous‑jacent — ce rôle consiste à construire le tooling et la couche opérationnelle au-dessus.

Londres

1 j/sem on-site + remote / Démarrage mi‑juin 2026

Ce que tu vas construire
Fondations techniques de l’équipe
  • Les pipelines CI/CD et environnements de développement pour l’ensemble de l’équipe engineering dès le premier jour
  • Le provisioning et la gestion des instances GPU sur AWS (EC2, EKS, IAM, VPC)
  • Les outils de benchmarking GPU et de scheduling des runs de performance sur instances cloud
Observabilité de bout en bout
  • L’instrumentation complète des services distribués : distributed tracing de bout en bout avec propagation de contexte dans les messages Apache Pulsar, logs structurés, métriques de performance
  • Des dashboards de performance sur l’ensemble du cluster et des outils d’analyse comparative entre versions
  • Un framework de validation automatique des outputs GPU versus référence CPU (correction numérique)
Contexte distribué dans lequel tu interviens

L’équipe construit des services worker/consumer sur Apache Pulsar, des pipelines de données entre nœuds CPU, nœuds GPU et stockage haute performance (Lustre/FSx), avec des mécanismes de fault tolerance et back‑pressure sur des workloads de calcul intensif. Tu opères et instrumentes cette couche — tu n’en es pas le seul auteur, mais tu dois la comprendre en profondeur.

Environnement technique

Apache Pulsar

  • AWS (EC2, EKS, IAM, VPC)
  • Kubernetes
  • Lustre / FSx for Lustre
  • Go ou Rust
  • OpenTelemetry / Jaeger
  • Prometheus / Grafana
  • CI/CD
Profil recherché
Ce qu’on cherche vraiment :
  • Un ingénieur qui a construit du tooling de production pour des systèmes distribués — observabilité, CI/CD, benchmarking — pas uniquement de la configuration d’infra
  • Maîtrise de l’observabilité de bout en bout : distributed tracing (Jaeger, OpenTelemetry), métriques, logs structurés
  • Capacité à écrire du code robuste en Rust ou équivalent — ce rôle nécessite du software engineering, pas uniquement de l’IaC
  • AWS et Kubernetes en production
  • Anglais courant — l’équipe est internationale, basée à Londres
Signaux positifs :
  • Expérience messaging distribué — Kafka, Pulsar, RabbitMQ, NATS
  • Expérience GPU ou HPC : environnements de calcul intensif, benchmarking, stockage haute performance (Lustre, GPFS)
  • RDMA ou transport inter‑nœuds haute performance
  • Rust (un vrai plus)
  • Kubernetes Operator ou controller custom en Go
  • Contexte scale‑up / produit technique : gaming, fintech, SaaS B2B à grande échelle
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