ML Infrastructure Engineer

À propos de nous

White Circle est une entreprise spécialisée dans la sécurité de l'IA, développant une couche de fiabilité et d'optimisation pour les systèmes intelligents. Au cœur de notre plateforme se trouvent des politiques — des règles simples en langage naturel qui définissent le comportement attendu des modèles. Nous testons, appliquons et améliorons ces politiques automatiquement à grande échelle.

• Nous avons levé 11 millions de dollars auprès de fonds et leaders de premier plan (OpenAI, Anthropic, HuggingFace, Mistral, DeepMind, etc.).
• Nous traitons plus de 100 millions d'appels API par mois.
• Nous entraînons nos propres LLM pour qu'ils soient plus rapides et moins coûteux que les modèles existants.

Nous sommes une équipe restreinte et très concentrée. Si vous souhaitez travailler sur des problèmes complexes, voir votre travail déployé rapidement et influencer la construction réelle de la sécurité de l'IA, vous êtes la personne qu'il nous faut.

Vos missions

• Construire des pipelines d'apprentissage par renforcement (RL) et de post-entraînement robustes et évolutifs.
• Concevoir des systèmes de contrôle de données régissant le flux d'entraînement, le filtrage, l'évaluation et les mises à jour de politiques.
• Optimiser l'entraînement et l'inférence de bout en bout pour un débit élevé (réseau, mémoire, ordonnancement, I/O).
• Étudier l'impact des choix d'infrastructure sur la dynamique d'apprentissage et la stabilité des modèles.
• Développer l'infrastructure pour l'itération des modèles : expérimentations, dashboards, inspection des échecs et reproductibilité.
• Travailler sur l'infrastructure d'inférence liée aux boucles de post-entraînement et d'évaluation.
• Construire des environnements de développement agentiques (harnais de codage, intégrations d'outils, bacs à sable).
• Collaborer étroitement avec l'équipe pour planifier les étapes futures et discuter des compromis techniques.

Profil recherché

• Expérience dans la conception et la maintenance de systèmes de RL/post-entraînement distribués à grande échelle.
• Maîtrise des frameworks de deep learning (PyTorch ou JAX).
• Excellente maîtrise de Python (concurrence, programmation asynchrone, multiprocessing).
• Capacité à déboguer des charges de travail GPU distribuées (CUDA, NCCL, réseau, stockage).
• Expérience avec les outils de profilage et les stacks d'inférence (vLLM, SGLang, TensorRT-LLM).
• Capacité à corréler les métriques système avec le comportement du modèle.
• Esprit d'appropriation fort : transformer des problèmes ambigus en systèmes concrets et fonctionnels.

Un atout majeur

• Contribution à l'open-source (RL, ML distribué, LLM, infrastructure d'agents).
• Expérience dans des environnements d'IA de haut niveau (xAI, Qwen, ByteDance AI, etc.).
• Maîtrise de Rust, C++, CUDA, Go ou travail de performance système.
• Expérience avec les clusters GPU sur Kubernetes, Slurm, Ray ou orchestration cloud.

Pourquoi rejoindre White Circle

• Proposez et menez vos propres expériences sur une infrastructure ML moderne avec peu de friction.
• Travaillez sur des problèmes actuels, proches de la recherche et de l'itération réelle des modèles.
• Impact élevé : vos décisions influencent directement la vitesse et la qualité de nos modèles.
• Flexibilité pour explorer des domaines d'intérêt personnel contribuant à nos objectifs.
• Congés payés selon les réglementations locales.
• Travail depuis Paris (hybride, package de relocalisation) ou Londres.
• Assurance médicale complète pour l'équipe basée en France.
• Matériel et outils de pointe fournis, abonnements aux agents IA et IDE couverts.
• Séminaires d'équipe deux fois par an.

Processus de recrutement

1. Appel introductif avec les RH (25 min)
2. Test technique à la maison
3. Entretien technique avec le responsable de la recherche appliquée (60 min)
4. Entretien final avec notre CEO (45 min)

Veuillez soumettre votre candidature en anglais.