Ingénieur d'infrastructure d'IA

Vous rejoindrez l'équipe des opérations de plate-forme informatique du département IT, dont le rôle est d'exploiter la couche entre l'infrastructure brute et les services à visage de banque : le tissu de middleware d'application, le plan de contrôle Kubernetes et la surface à visage utilisateur de la plate-forme d'IA Souveraine de la banque. Le candidat idéal possédera une expertise approfondie dans l'exploitation de systèmes d'ingénierie de plate-forme natifs Kubernetes à grande échelle, et dirigera l'intégration d'outils d'IA open-source dans un environnement d'entreprise réglementé tout en garantissant que l'inférence de grands modèles de langage (LLM) est scalable. Votre expertise aidera votre équipe à fournir la plate-forme sur laquelle la banque fournit un accès réglementé aux capacités d'IA internes et externes — inférence distribuée, flux de travail agents, notebooks et chatbots — construits sur le substrat GPU et de service fourni par les équipes Systèmes et Stockage. Avec votre équipe, vous travaillerez en étroite collaboration avec les architectes IT, les analystes d'observabilité et de performance, la fonction de cybersécurité et les équipes Systèmes pour planifier et exécuter l'objectif à long terme du département d'une capacité d'IA souveraine qui fonctionne sous la gouvernance de la banque — souveraineté des données, sécurité du contenu, défenses contre les injections de invites, audit de flux de travail agents, et contrôle des coûts sur les dépenses d'API externes — et qui est prête pour l'AI Act et DORA par conception. Concevoir, déployer et exploiter l'inférence LLM distribuée (LLM-d) sur Kubernetes — dimensionnement pour le débit, la latence de queue et l'utilisation du GPU par rapport au substrat de service fourni par les services IT Systems Services (ITSS). Exploiter et durcir la surface d'IA à visage utilisateur : le chatbot Open WebUI inter-services, les notebooks JupyterHub pour les scientifiques de données, et le catalogue d'agents (agentregistry). Construire et exploiter Agentgateway comme la couche de routage réglementée vers les fournisseurs externes (Anthropic Claude API, OpenAI GPT API), en appliquant la politique de trafic, la limitation de débit, les contrôles de coûts et la journalisation d'audit. Mettre en œuvre des contrôles de sécurité de contenu, de défense contre les injections de invites et d'audit de flux de travail agents, ainsi que le modèle d'identité d'agent requis pour la conformité à l'AI Act et DORA de l'UE. Exploiter le plan de contrôle Kubernetes — etcd, serveur d'API, planificateur et gestionnaire de contrôle — avec un dimensionnement HA et une discipline de mise à niveau par vagues ; contribuer à la gestion de plusieurs grappes pour le modèle de grappe entrelacée. Définir les SLO et instrumenter la plate-forme pour les performances et la disponibilité ; diriger la réponse aux incidents sur la plate-forme d'IA et le chemin critique de la plate-forme de contrôle. Automatiser la provision et la configuration de la plate-forme via l'Infrastructure en tant que Code et l'automatisation réglementée (AAP), en gardant chaque déploiement reproductible, examinable et auditable. Développer et maintenir la documentation d'architecture et les guides de fonctionnement, et participer à la rotation d'appel 24×7. Qualifications minimales 7+ années d'expérience dans l'infrastructure ou l'ingénierie de plate-forme, avec au moins 3 ans d'exploitation de charges de travail de production Kubernetes et/ou de service de machine learning à grande échelle. Expérience avérée dans la gestion d'environnements IT complexes et critiques pour la mission, et contribution à des projets de plate-forme à grande échelle. Expérience dans des industries réglementées ou à haute assurance telles que la banque, le telco, l'aviation, la pharmacie ou le gouvernement. Compréhension approfondie des internes de Kubernetes, des runtime de conteneur, des systèmes distribués, du réseau et de la sécurité native du cloud. Excellentes compétences interpersonnelles, capables de travailler avec des équipes techniques et commerciales multifonctionnelles, ainsi qu'avec différents niveaux de direction pour influencer la prise de décision. Qualifications préférées Expérience pratique avec LLM-d ou des frameworks d'inférence/model-serving distribués comparables (par exemple vLLM, TGI, NVIDIA Triton, Ray Serve, KServe). Expérience dans l'exploitation de JupyterHub, Open WebUI, ou de plate-formes de notebook et de chatbot multi-locataires similaires. Connaissance des frameworks d'agents natifs Kubernetes (par exemple kagent), des couches de routage/gateway de trafic d'IA (par exemple Agentgateway), et des modèles de catalogue/régistre d'agents. Expérience dans l'intégration et la régulation des fournisseurs d'IA externes (Anthropic Claude, OpenAI GPT) — routage, limitation de débit, contrôle des coûts et audit. Maîtrise d'une ou plusieurs des langues suivantes : Python, Go, Rust, Java, C++. Confortable avec les outils d'Infrastructure en tant que Code et d'automatisation réglementée (Ansible / AAP, Terraform, etc.) ; familiarité avec les flux d'événements (Apache Kafka) et les piles d'observabilité. SQ2 Construire la banque de demain nécessite plus que des compétences. Cela signifie combiner nos différences pour imaginer, discuter, coder, développer, tester, apprendre… et célébrer chaque étape ensemble. Partagez nos vibrations ? Rejoignez Swissquote pour libérer votre potentiel. 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