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Distributed System Engineer/GPU #Rust

Groupeeolen 1721751826RemoteToday
RemoteRustAWSRabbitMQPulsar

Job Description

Prestation | CDI I Senior | Environnement international – Londres (1j/semaine sur site)
Démarrage : Mai / Juin / Juillet 2026 I Durée du projet : 6-12 mois

Contexte du poste

Alliance Services Plus (AS+) recherche plusieurs Ingénieurs Systèmes Distribués HPC pour le compte de l’un de ses clients, dans le cadre d’un projet stratégique de développement d’une plateforme de calcul distribué.

Ce projet vise à concevoir une nouvelle génération d’infrastructure permettant l’exécution de calculs massifs sur des environnements hybrides CPU/GPU. Les travaux portent sur la conception des services backend et des mécanismes d’orchestration nécessaires au fonctionnement d’une plateforme distribuée à haute performance.

Missions principales

Dans un cadre orienté architecture et performance, les missions incluront notamment :

  • La conception et le développement de services backend pour une plateforme HPC distribuée

  • La mise en place de mécanismes d’orchestration entre nœuds CPU et GPU

  • Le développement de systèmes de gestion de files de tâches distribuées

  • La conception de services de gestion et de cycle de vie des données

  • L’optimisation des performances et de la résilience des systèmes distribués

  • La participation aux choix d’architecture et aux design reviews

Environnement technique

  • Langages : Rust (principal)

  • Architectures distribuées : microservices, API gRPC

  • Middleware : Apache Pulsar, RabbitMQ

  • Cloud : AWS

  • Stockage HPC : Lustre (ou équivalent)

  • Réseaux (atout) : RDMA, libfabric

  • GPU (connaissances appréciées) : CUDA, architecture mémoire

Profil recherché

  • Expérience significative en développement de systèmes distribués

  • Maîtrise de Rust, ou forte capacité à monter en compétence rapidement

  • Solide compréhension des architectures orientées services et des systèmes scalables

  • Expérience avec des systèmes de messaging (Pulsar, RabbitMQ ou équivalent)

  • Capacité à intervenir sur des problématiques de performance et de résilience

Atouts appréciés :

  • Connaissances HPC (réseaux, stockage, GPU)

  • Expérience en environnements haute performance

Source: TeamTailorView original listing →
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