> Markdown version of [/jobs/ext/4149827-ai-engineer-paris-ou-rennes](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/4149827-ai-engineer-paris-ou-rennes). 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). --- # AI Engineer - Paris ou Rennes - **Company:** OCTOGONE - **Location:** Paris, France - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Agile Methodology, Artificial Intelligence, Code Review, Continuous Integration, Python (Programming Language), Prometheus, Large Language Models, Grafana, Git, Kubernetes, SGLang, Docker - **Published:** October 30, 2026 - **Apply:** https://www.indeed.com/viewjob?jk=d509adb339db0c4e ## About the Role * Expérience confirmée du déploiement de LLM en production sur GPU * Maîtrise de vLLM et/ou SGLang * Optimisation d?inférence : quantization (AWQ, GPTQ, FP8), KV cache, batching, speculative decoding * Python et Rust * Environnements GPU NVIDIA, Docker, Kubernetes * Observabilité : Prometheus, Grafana, OpenTelemetry * Git, CI/CD, revues de code, méthodes agiles * Usage maîtrisé des assistants de code IA ## Description Lieux de réalisation : Paris ou Rennes La prestation sera intégrée au fonctionnement de l?équipe et à ses sprints. Les interventions porteront sur les sujets suivants : * Intégration et déploiement de nouveaux modèles open source sur AI Endpoints (LLM, embeddings, speech-to-text, text-to-speech, ...) * Optimisation de l?inférence avec vLLM et SGLang : quantization, batching, KV cache, prefix caching, speculative decoding * Réalisation de benchmarks de performance sur les GPU actuels et sur les nouvelles générations à venir * Amélioration de l?autoscaling, de l?observabilité et de la fiabilité des services en production * Participation au run sur les produits Livrables : * Nouveaux modèles déployés en production sur AI Endpoints, avec une configuration d?inférence optimisée et documentée * Rapports de benchmark par modèle et par GPU, avec des recommandations * Code livré par pull requests revues et intégrées (Python, Rust) * Dashboards et alertes de supervision des services * Documentation technique et transfert de connaissances à l?équipe