RESPONSABILITÉS : Nous recherchons un Ingénieur Validation pour garantir la qualité, la fonctionnalité, les performances et la fiabilité de la stack logicielle IA de Vsora. Le rôle porte sur la validation des livraisons logicielles de bout en bout, incluant la compilation de modèles, l'exécution runtime, le serving d'inférence et les workflows de déploiement sur la plateforme matérielle Vsora. Responsabilités principales • Définir et exécuter des plans de validation de bout en bout couvrant l'ensemble du workflow de déploiement IA, depuis l'ingestion et la compilation de modèles jusqu'à l'exécution et le serving sur le matériel Vsora. • Développer et maintenir des suites de tests automatisées pour vérifier la fonctionnalité, la stabilité, la robustesse et la régression logicielle entre les releases. • Valider le support d'une large gamme de modèles IA : LLMs, modèles multimodaux, réseaux de vision par ordinateur, modèles de reconnaissance vocale et charges de travail d'IA générative. • Vérifier la précision des modèles et la correction numérique en comparant les résultats d'exécution matérielle aux outputs de frameworks de référence et aux datasets golden. • Vérifier les performances des livraisons en évaluant le débit, la latence, la scalabilité, l'utilisation des ressources et la stabilité système sous des charges représentatives. • Reproduire, vérifier et suivre les anomalies logicielles jusqu'à leur résolution et livraison. • Développer des critères de qualification et des processus d'acceptation des releases, assurant une qualité logicielle constante et une disponibilité pour le déploiement client. • Produire des rapports de validation, des métriques qualité et des évaluations de disponibilité pour les parties prenantes internes et les clients. PROFIL RECHERCHÉ : • Expérience en validation logicielle, assurance qualité ou ingénierie de test pour des systèmes complexes. • Expérience dans la validation de stacks logicielles IA, frameworks ML, compilateurs, runtimes, moteurs d'inférence ou plateformes de serving. • Compréhension des workflows de déploiement de modèles IA : conversion, compilation, exécution d'inférence et serving. Maîtrise de frameworks tels que PyTorch, TensorFlow, ONNX et Hugging Face. • Expérience dans le développement de frameworks de tests automatisés et de pipelines CI/CD. • Maîtrise de Python et scripting pour l'automatisation des tests et l'analyse de données. • Expérience avec les environnements de développement Linux et les outils de débogage.