Membre de l'équipe technique, entraînement de modèles (infrastructure et plateforme)

Intitulé du poste : Membre du personnel technique, entraînement des modèles (infrastructure et plateforme)

Type de poste : Temps plein

Lieu : À distance

Le rôle

Dans ce rôle, vous prendrez la responsabilité technique des systèmes distribués et des plateformes qui permettent aux chercheurs d’entraîner des modèles toujours plus performants, d’exécuter des expériences à grande échelle et de déployer efficacement des systèmes d’IA spécialisés.

Vous travaillerez sur l’entraînement distribué, l’infrastructure GPU, l’optimisation de l’inférence, les environnements de simulation et les frameworks d’exécution d’agents, en prenant des décisions architecturales critiques qui influencent directement la vitesse de la recherche et les performances des modèles.

Ce que vous ferez

• Concevoir, construire et faire évoluer l’infrastructure partagée pour le fine-tuning supervisé (SFT), l’apprentissage par renforcement (RL) et la distillation on-policy (OPD), au service des charges de travail linguistiques, multimodales et robotiques.
• Concevoir des pipelines d’entraînement et d’exécution distribués qui coordonnent les workers GPU, la génération de rollouts, l’inférence du modèle enseignant, le calcul des récompenses et les environnements de simulation.
• Développer une infrastructure haute performance pour l’entraînement et l’inférence des modèles, en optimisant l’utilisation des GPU, la gestion de la mémoire, la communication, le stockage et l’exécution distribuée.
• Construire et faire évoluer l’architecture centrale de l’écosystème d’agents de micro1, y compris les environnements d’exécution, les interfaces d’outils, les intégrations d’environnements, les registres de modèles et les API de service.
• Développer des systèmes robustes de suivi d’expériences, de versionnage des jeux de données et des modèles, de points de sauvegarde, de reprise sur incident et d’observabilité, afin d’améliorer la reproductibilité de la recherche et la fiabilité opérationnelle.
• Identifier et éliminer les goulets d’étranglement de l’infrastructure, en réduisant les délais de traitement des expériences et en permettant aux chercheurs d’exécuter des charges d’entraînement toujours plus complexes.
• Définir les standards techniques, les interfaces de plateforme et les modèles architecturaux qui favorisent la collaboration entre les équipes de recherche, d’infrastructure et d’ingénierie applicative.
• Piloter les initiatives d’ingénierie critiques, de la conception du système jusqu’à la mise en production et l’exploitation, tout en encadrant des ingénieurs et en conservant la responsabilité directe des composants techniquement complexes.

Ce que nous recherchons

• De solides bases en informatique, en particulier en systèmes distribués, concurrence, réseaux et ingénierie de la performance.
• Une expérience approfondie de la conception, de la construction et de l’exploitation de systèmes backend évolutifs ou de plateformes de calcul distribué.
• Une maîtrise de Python et d’au moins un langage de programmation orienté systèmes, comme C++, Rust ou Go.
• Une expérience pratique de l’infrastructure de machine learning sur GPU, de l’entraînement distribué, de l’inférence de modèles ou de l’orchestration de calcul à grande échelle.
• Une solide compréhension de la performance des systèmes, y compris l’utilisation du calcul, l’efficacité mémoire, la surcharge de communication, l’ordonnancement et la tolérance aux pannes.
• Une expérience de conception d’API, de services et de composants d’infrastructure fiables, qui soutiennent des workflows d’ingénierie ou de recherche complexes.
• Une prise de responsabilité technique avérée, incluant la prise de décisions architecturales, la conduite d’initiatives transverses et la livraison de systèmes sur lesquels d’autres ingénieurs s’appuient.
• La capacité à travailler efficacement dans des environnements de recherche en évolution rapide, où les exigences changent et où l’infrastructure doit soutenir une expérimentation rapide.

Atouts appréciés

• Expérience avec des frameworks et technologies de machine learning distribué comme PyTorch Distributed, DeepSpeed, Ray, Megatron-LM ou des systèmes similaires.
• Familiarité avec les moteurs d’inférence GPU et les frameworks d’optimisation comme vLLM, TensorRT-LLM ou des technologies équivalentes.
• Expérience de la création d’infrastructures d’apprentissage par renforcement, de systèmes d’orchestration de rollouts ou d’environnements d’exécution d’agents distribués.
• Connaissance de CUDA, de l’optimisation de noyaux GPU, de NCCL ou de l’ingénierie de performance GPU bas niveau.
• Expérience de Kubernetes, de l’orchestration de conteneurs, de l’ordonnancement de clusters et de l’infrastructure GPU dans le cloud.
• Familiarité avec les plateformes de simulation, l’infrastructure robotique ou les systèmes d’évaluation d’agents à grande échelle.
• Contributions à des infrastructures open source, à des frameworks de calcul distribué ou à des systèmes de machine learning haute performance.

Avis sur la rémunération et les avantages

La fourchette de rémunération nationale pour ce poste à temps plein est un salaire de base de $200,000, $320,000. Tous les salariés sont éligibles à une rémunération en actions, et les salariés peuvent également recevoir des primes liées à la performance, selon le rôle et sous réserve des politiques de l’entreprise. micro1 propose un ensemble complet d’avantages sociaux, incluant un remboursement pouvant aller jusqu’à 100 % des primes d’assurance maladie, des congés payés, un plan d’épargne retraite 401(K) avec abondement de l’employeur, ainsi que d’autres avantages conçus pour soutenir une main-d’œuvre performante et principalement à distance.

micro1 est un employeur garantissant l’égalité des chances. Toutes les candidatures qualifiées seront examinées sans considération de race, de couleur, de religion, de sexe (y compris la grossesse, l’orientation sexuelle ou l’identité de genre), d’origine nationale, d’âge, de handicap, d’information génétique, de statut d’ancien combattant ou de toute autre caractéristique protégée par les lois, réglementations et ordonnances locales applicables. Si vous avez besoin d’assistance et/ou d’un aménagement raisonnable pendant le processus de candidature, contactez support@micro1.ai.

Notre processus de recrutement utilise des outils d’intelligence artificielle pour aider à la présélection et à l’évaluation des candidats. Nos outils d’IA sont conçus pour compléter la prise de décision humaine, et non pour la remplacer.