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# ·e Architecte réseau

- **Company:** Dassault Systèmes
- **Location:** Inconnu, France
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Border Gateway Protocol, Linux, Ethernet, Infrastructure as a Service (IaaS), InfiniBand, Python (Programming Language), Ansible, Prometheus, TCP/IP, Pytorch, Large Language Models, Grafana, Git, Usage Tracking, Kubernetes, Fortinet
- **Published:** October 8, 2026
- **Apply:** https://talentacquisition.3ds.com/careersection/qa/jobapply.ftl?job=549670&lang=en&src=CWS-10080

## About the Role

* Diplômé(e) d'une école d'ingénieurs ou équivalent, vous possédez une expérience professionelle post diplôme minimum de 1 an en ingénierie réseau datacenter ou en exploitation d'infrastructures de production à fort enjeu.
 * Vous êtes expert en réseaux TCP/IP et en troubleshooting de niveau 3 : vous savez instrumenter, mesurer, isoler et résoudre un problème de performance complexe.
 * Vous maitirisez les architectures de datacenter modernes : routage BGP, fabrics leaf-spine, et en particulier EVPN-VXLAN => c'est la compétence structurante du poste, qui vous permettra de porter le chantier d'intégration AI Factory / IaaS.
 * Vous maitrisez l'automatisation (Python, Ansible) et appréciez de travailler dans un environnement Linux.
 * Idéalement, vous avez déjà une expérience dans les fabrics haute performance (InfiniBand, RoCE, Ethernet 400G) ou des environnements HPC/GPU; A défaut, une solide expérience datacenter et une envie réelle et sérieuse de monter sur ces technologies.
 * Une expérience opérationnelle des Fortinet (FortiGate, NSE4+) est un plus, pas un prérequis.
 * Anglais courant à l'écrit (documentation constructeur, support NVIDIA/Fortinet).

## Description

Rattaché(e) au responsable de l'AI Factory, vous serez en charge de :

Pilotage opérationnel de la plateforme : suivi quotidien du run(disponibilité, incidents, changements, capacité GPU), animation des rituels d'exploitation, arbitrage des priorités entre équipes utilisatrices, suivi des SLO et des indicateurs de service, escalade et coordination lors des incidents majeurs.

Animation et encadrement de l'équipe : coordination d'une équipe pluridisciplinaire (réseau, DevOps, infrastructure, sécurité), organisation du travail et des astreintes, suivi des objectifs individuels, participation aux recrutements et à l'intégration des nouveaux arrivants, développement des compétences.

Feuille de route et gestion de projets : déclinaison de la stratégie de la plateforme en plans d'action, suivi des chantiers structurants (extension du parc, industrialisation des services, intégration AI Factory / IaaS), planification, suivi des jalons, des risques et des dépendances, reporting régulier au responsable et à la direction.

Relation avec les équipes utilisatrices et partenaires : point d'entrée des équipes produits et data science pour la prise en compte de leurs besoins, cadrage des demandes, communication sur les évolutions et les incidents ;

coordination avec les équipes infrastructure, sécurité et réseau du groupe et avec les fournisseurs (NVIDIA, constructeurs, intégrateurs).

Gouvernance, capacité et budget : suivi de l'utilisation et de l'allocation des ressources GPU, prévisions de capacité, contribution à la préparation et au suivi du budget (matériel, licences, maintenance), suivi des contrats et des supports constructeurs.

Processus et qualité : formalisation et amélioration continue des processus d'exploitation (gestion des incidents, des changements, des demandes), pilotage des post-mortems et du suivi des actions correctives, contribution aux exigences de conformité et de sécurité de la plateforme.

Suppléance du responsable : représentation de l'AI Factory dans les instances internes et auprès des partenaires, prise de décision opérationnelle et continuité du pilotage en l'absence du responsable.

Stack technique

 * Matériel : racks NVIDIA GB200/300 NVL72, fabric haute performance, stockage
 * partagé, périphérie réseau sécurisée
 * Plateforme : Kubernetes, NVIDIA GPU Operator, ordonnanceur GPU, serveurs d'inférence LLM, frameworks d'entraînement (PyTorch)
 * Outillage : GitOps et Infrastructure as Code, Prometheus/Grafana, outils de ticketing et de gestion de projet, Git
 * Pratiques : gestion d'incidents et de changements, post-mortems, suivi de capacité, gestion de projet, astreinte possible selon organisation de l'équipe