Parcours en préparation
AI Infrastructure Engineer
L’ingénieur infrastructure IA rend l’entraînement et l’inférence performants, fiables et observables.
Mission
Ce que ce métier rend possible.
Ce rôle conçoit les plateformes de calcul, de stockage, de réseau et d’observabilité qui permettent aux produits IA de fonctionner à l’échelle.
Au quotidien
Concevoir les environnements compute et GPU.
Industrialiser le déploiement des services d’inférence.
Suivre capacité, coût, disponibilité et performance.
Collaborer avec les équipes MLOps, sécurité et produit.
Compétences clés
- Kubernetes et conteneurs
- Cloud et infrastructure as code
- GPU, stockage et réseau
- Observabilité et optimisation des coûts
- Sécurité et fiabilité
Où exercer ?
- Plateformes IA
- Cloud providers
- Data centers
- Startups deeptech
Évolution
Une trajectoire possible
Infrastructure Engineer
Senior AI Infrastructure Engineer
Platform Lead
Head of AI Platform
Ressources externes
Pour aller plus loin
Questions fréquentes
Comprendre le métier
Que construit un AI Infrastructure Engineer ?
Il crée les fondations de calcul, de stockage, de réseau et d’observabilité nécessaires pour entraîner et servir des modèles IA.
Faut-il maîtriser Kubernetes ?
Kubernetes est très fréquent dans les environnements d’inférence et de plateforme, mais la compétence clé reste la capacité à opérer une infrastructure fiable.
Ce métier est-il proche du MLOps ?
Oui. Les deux rôles collaborent étroitement ; l’infrastructure se concentre davantage sur la plateforme et le MLOps sur le cycle de vie des modèles.