> Markdown version of [/jobs/ext/3168642-principal-llm-inference-engineer-f-h](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/3168642-principal-llm-inference-engineer-f-h). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Principal LLM Inference Engineer - F/H - **Company:** EVIDEN FRANCE - **Location:** Bezons, France - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Artificial Intelligence, Profiling, InfiniBand, Python (Programming Language), Prometheus, Management of Software Versions, Large Language Models, Grafana, Generative AI, Fastapi, Perf (Linux), Kubernetes, TensorRT, Decoding, GPT, Docker - **Published:** September 4, 2026 - **Apply:** https://fr.indeed.com/viewjob?jk=efcdddc952077698 ## About the Role Expérience : Solide parcours (généralement 7+ ans d'expérience en ingénierie avec un temps significatif dédié au serving de modèles ML/AI) dans la construction et l'exploitation d'inférences LLM en production. Compétences techniques clés : Expérience pratique démontrée des plateformes de serving de modèles natives Kubernetes et de l'inférence distribuée (idéalement llm-d ou une pile équivalente comme Dynamo). Architecture des modèles : Compréhension fine des architectures de modèles open-weight courantes (Mistral, Llama, Qwen, Kimi, DeepSeek, GPT-OSS, Gemma) et de leur impact sur les performances de serving (MoE, MTP, Sparse Attention, MLA). Soft skills : Capacité avérée à communiquer des idées complexes en anglais, à l'écrit comme à l'oral, face à des interlocuteurs techniques et commerciaux. Compétences techniques et outils principaux : Langages et développement : Python avancé (profiling, async, FastAPI) et Go., Ici, vos idées, votre curiosité et votre excellence technique contribuent directement à façonner la prochaine ère du calcul avancé - en créant de la valeur pour les entreprises, en accélérant le progrès scientifique et en générant un impact positif pour la société. ## Description Bull recherche un(e) Staff / Principal LLM Inference Engineer au sein de l'équipe produit BSQAI pour piloter la pile d'inférence de BullSequana AI (BSQAI) et son intégration avec la plateforme matérielle BullSequana. La pile fournit un serving de LLM natif Kubernetes (modèles multi-nœuds open-weight, embedding, reranking et multimodaux), standardisé sur llm-d pour l'inférence distribuée et désagrégée, déployé sur des infrastructures d'IA souveraines sur site, sur le cloud souverain ou en hybride. Ce poste à portée "staff-to-principal" combine une influence architecturale transversale et une direction technique concrète délivrée par de l'ingénierie hands-on, en étroite collaboration avec les équipes Data, Services IA, Agents, Foundation, ainsi que le matériel, l'avant-vente et le delivery. L'impact attendu est direct : réduction mesurable du coût par token et de la latence de queue, et industrialisation de déploiements fiables et sécurisés (environnements connectés et isolés/air-gapped). Responsabilités principales Serving et Runtime des modèles : Concevoir et optimiser la plateforme de serving basée sur vLLM, configurer le parallélisme selon l'architecture du modèle et l'interconnexion de l'infrastructure cible, et installer/maintenir llm-d pour l'inférence distribuée et désagrégée (préremplissage/décodage désagrégés, routage conscient du cache KV). Cycle de vie et pipelines multimodaux : Maîtriser le cycle de vie des modèles en plateforme (versioning, déploiement progressif, rollback) y compris en environnements isolés, et servir des pipelines multimodaux (audio temps réel, STT, TTS, OCR) ainsi que des services d'embedding et de reranking (bases vectorielles comme Milvus). Fiabilité, Observabilité et Benchmarking : Instrumenter la couche de serving avec Prometheus et Grafana (métriques GPU et par token, logs structurés, traçabilité), mettre en place des déploiements canary/blue-green avec portes d'évaluation automatisées, et mener des campagnes de benchmarking structurées pour suivre et réduire le coût par token et la latence de queue. Support Avant-Vente et Dimensionnement : Fournir des données de dimensionnement et de performance défendables pour appuyer les activités d'avant-vente, les appels d'offres et la planification de capacité., Moteurs et piles d'inférence : vLLM, llm-d, SGLang, TensorRT-LLM, NVIDIA Dynamo, et gestion des architectures distribuées/désagrégées (préremplissage/décodage séparés, routage KV-cache). Plateforme et conteneurisation : Kubernetes, Docker, Helm, KServe, opérateurs GPU. Matériel et infrastructures : Clusters GPU NVIDIA et AMD, NVLink, interconnexions haute vitesse (InfiniBand / RoCE), systèmes type NVL72. Optimisation de modèles : Techniques de quantification (FP8, NVFP4, AWQ, GPTQ), formats (Safetensors) et maîtrise des architectures de modèles (MoE, MTP, Sparse Attention, MLA). Observabilité et Benchmarking : Prometheus, Grafana, outils de tracing distribué, et suites de benchmarks (MLPerf Inference, GenAI-Perf, vLLM benchmarks). Pourquoi postuler Occuper un rôle central dans la construction de l'infrastructure d'IA souveraine européenne, déployée pour des clients des secteurs public et privé à travers l'Europe. Bénéficier d'un accès hands-on à une infrastructure GPU de grande échelle et de pointe (plateformes NVIDIA et AMD, BullSequana) pour le benchmarking et l'optimisation à échelle réelle. Disposer d'une influence de niveau architecte sur la conception, la spécification et la commercialisation de la plateforme BullSequana AI, tout en conservant l'autonomie nécessaire pour coder et délivrer concrètement., Vous ne devriez pas postuler si vous recherchez un poste de développement applicatif généraliste ou de recherche pure, car ce rôle exige une maîtrise technique pointue et quotidienne des contraintes bas-niveau de l'infrastructure d'inférence, de la topologie matérielle (GPU, interconnexions) et du fine-tuning de la performance à grande échelle. Processus de recrutement Entretiens avec le Talent Acquisition Business Partner (TABP) Entretien avec un de nos opérationnels Entrerien avec notre Head of BL Entretien final avec notre HRBP ## Related Videos - [Livecoding with AI](https://www.wearedevelopers.com/videos/1201-livecoding-with-ai) - [Docker Compose: Rediscovered](https://www.wearedevelopers.com/videos/1978-docker-compose-rediscovered) - [Monitoring as Code - Managing your dashboards at scale](https://www.wearedevelopers.com/videos/753-monitoring-as-code-managing-your-dashboards-at-scale) - [Tour de Force: Open-Source LLM Inference Optimization from Simple to Sophisticated](https://www.wearedevelopers.com/videos/100099-tour-de-force-open-source-llm-inference-optimization-from-simple-to-sophisticated) - [ Evaluating AI models for code comprehension](https://www.wearedevelopers.com/videos/1462-evaluating-ai-models-for-code-comprehension) - [Efficient deployment and inference of GPU-accelerated LLMs​](https://www.wearedevelopers.com/videos/929-efficient-deployment-and-inference-of-gpu-accelerated-llms) ## Related Articles - [What Are Large Language Models?](https://www.wearedevelopers.com/magazine/304-what-are-large-language-models) - [How to Become an AI Engineer](https://www.wearedevelopers.com/magazine/331-how-to-become-an-ai-engineer) - [MLOps And AI Driven Development](https://www.wearedevelopers.com/magazine/82-mlops-and-ai-driven-development) - [Got AI ideas but no money? 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