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Designworks Talent LLC
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B2BRecrutementTechnologie RH
Designworks Talent LLC est un cabinet de recrutement et de conseil en talents qui accompagne des startups à forte croissance et des entreprises internationales. Fondée en 2009, l’entreprise associe des recruteurs expérimentés à des outils alimentés par l’intelligence artificielle afin de favoriser des recrutements plus rapides et mieux ciblés. Ses activités couvrent les recherches de profils de bout en bout, le recrutement par projet et les modèles flexibles à la demande, ainsi que la stratégie de recrutement évolutive, les opérations de recrutement, la direction de l’acquisition des talents en entreprise, la recherche de candidats fondée sur les données et l’expérience candidat. L’approche de l’équipe vise à fournir aux organisations un accompagnement adaptable à mesure que leurs besoins de recrutement évoluent.
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Offres de l’entreprise

Chercheur en IA appliquée : infrastructure et inférence

Dirigez des recherches appliquées sur l’infrastructure d’IA, les systèmes d’inférence et la stratégie des accélérateurs. Influencez les décisions d’ingénierie, de produit, de finance et de développement commercial pour des charges d’IA évolutives.

USÉtats-UnisWAÉtat de WashingtonHybrideTemps pleinIntermédiaireSeniorLangue Requise : anglaisIngénieur en apprentissage automatiqueScientifique de recherche en IA

Description

  • Définir l’orientation à long terme de l’entreprise en matière d’infrastructure de centres de données
  • Suivre les feuilles de route des fournisseurs et des hyperscalers, les travaux de recherche, les activités de normalisation et les évolutions des startups et du capital-risque dans les domaines de l’énergie, du refroidissement, de la construction, de la conception des racks et des salles, du choix des sites, de la réglementation et de l’économie des infrastructures
  • Développer et valider les positions produit et ingénierie concernant ce qu’il faut construire, acheter ou poursuivre par l’intermédiaire de partenariats
  • Évaluer les choix technologiques au regard des contraintes de coût, de calendrier et d’infrastructure physique
  • Tenir à jour le modèle technique de référence des salles clients pour différentes générations de GPU, couvrant la densité, les enveloppes de puissance, les topologies de refroidissement et la capacité des sites
  • Visiter des centres de données en exploitation et des sites potentiels
  • Élaborer des modèles de coûts pour la finance, la tarification et les ventes, notamment le coût par rack, par mégawatt et par heure de GPU
  • Accompagner les équipes commerciales et de livraison lors de discussions techniquement complexes avec les clients et les partenaires
  • Conseiller les équipes produit et go-to-market sur les capacités réalistes et les délais de livraison
  • Effectuer des audits techniques des partenaires d’infrastructure, des fournisseurs de colocation, des conceptions de référence de fournisseurs et des acquisitions complémentaires potentielles
  • Valider les stratégies énergétiques couvrant la disponibilité des interconnexions, la position dans les files d’attente, les structures des fournisseurs d’électricité et des PPA, la production sur site, les équipements à délai long, le choix du site et le séquençage de la construction
  • Collaborer avec les équipes d’ingénierie, produit, infrastructure, finance et commerciales en tant que contributeur individuel senior

Exigences

  • Expérience pratique substantielle des modèles modernes d’IA
  • Solide expertise en inférence, au-delà du seul entraînement des modèles
  • Maîtrise opérationnelle d’un ou plusieurs écosystèmes d’accélérateurs
  • Expérience pratique au niveau des compilateurs, des kernels ou des runtimes, avec des technologies telles que CUDA, Triton, ROCm/HIP, XLA ou équivalentes
  • Maîtrise opérationnelle de plusieurs écosystèmes de silicium
  • Expérience approfondie de l’IA, de l’apprentissage automatique ou des technologies de modèles d’IA
  • Solide compréhension des architectures de modèles d’IA et des processus de développement
  • Capacité à évaluer les implications des technologies d’IA émergentes pour la recherche et l’ingénierie
  • Expérience avec une ou plusieurs grandes catégories de modèles, notamment les modèles de langage, de vision, audio ou multimodaux
  • Expérience pratique de l’inférence couvrant le serving, l’optimisation et la réduction de la latence et des coûts tout en maintenant la qualité
  • Connaissance pratique d’une stack moderne de serving telle que vLLM, SGLang, TensorRT-LLM ou équivalente
  • Expérience en production des techniques de quantification, de batching et de KV-cache
  • Capacité à analyser quantitativement les coûts de serving et à construire des modèles résistant à l’examen financier et commercial
  • Une autorisation de travail aux États-Unis est requise
  • Le parrainage de visa n’est actuellement pas disponible
  • L’éligibilité peut nécessiter un contrôle au titre des règles américaines de contrôle des exportations et, le cas échéant, l’obtention de licences
  • Volonté et capacité à voyager à l’international selon les besoins, jusqu’à 25 %
  • Souhaité : connaissance des laboratoires de pointe, des fournisseurs de modèles à poids ouverts, des startups du serving et de l’inférence, des fournisseurs de silicium et des groupes de recherche concernés
  • Souhaité : expérience en recherche appliquée utilisant des sources primaires, des articles, des fiches de modèles, des feuilles de route de fournisseurs ou des benchmarks afin d’élaborer des positions défendables dans l’incertitude
  • Souhaité : capacité à communiquer les résultats de recherche aux équipes d’ingénierie, produit, go-to-market et finance
  • Souhaité : expérience couvrant plusieurs constructions de centres de données et conceptions de référence de fournisseurs
  • Souhaité : expérience du refroidissement liquide ou du déploiement de racks haute densité de plus de 100 kW
  • Souhaité : expérience de la mise en service, de la planification de capacité ou de la remise de nouvelles salles de centres de données
  • Souhaité : publications, brevets, participation à des organismes de normalisation ou présence externe visible dans le domaine des infrastructures
  • Un doctorat dans un domaine pertinent constitue une voie possible, mais n’est pas obligatoire

Avantages

  • Environ trois jours par semaine au bureau
  • Des déplacements internationaux vers des centres de données et des installations de colocation peuvent être requis, jusqu’à 25 %
  • Travail technique à fort impact avec une influence directe sur la stratégie d’infrastructure d’IA
  • Responsabilités et autonomie importantes, avec un accès direct à la direction technique senior
  • Exposition transversale aux modèles d’IA, à l’inférence, aux accélérateurs, aux systèmes logiciels, aux réseaux, aux infrastructures et à l’économie
  • Défis techniques avancés portant sur l’inférence multi-accélérateurs, le routage intelligent, l’optimisation des performances, l’économie des tokens et les technologies de compilateurs, kernels et runtimes
  • Recherche avec des applications directes à l’ingénierie, au produit, à la stratégie commerciale et aux décisions d’investissement
  • Environnement agile et senior avec des contributeurs techniques expérimentés

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