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Infrastructure ML, inférence, recherche appliquée et entraînement de LLM.
Snapshard conçoit, développe et déploie des systèmes de ML en production, de bout en bout. Les missions couvrent quatre domaines de compétence, souvent combinés au sein d'un même projet.
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Infrastructure ML et ingénierie de plateforme
Une infrastructure d'entraînement et de service distribuée qui passe à l'échelle avec le travail, pas avec l'équipe qui la gère.
Format : Projet de plusieurs semaines, ou forfait plateforme en continu.
Concrètement, voici ce que cela donne
- Pipelines d'entraînement distribué sur clusters GPU
- Feature stores et registres de modèles
- Outils de suivi d'expériences et de reproductibilité
- CI/CD pour le déploiement de modèles
- Suivi des coûts et planification des capacités
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Inférence optimisée et déploiement
Réduisez la latence, le coût, ou les deux. Des stacks de service en production conçues pour l'échelle et la fiabilité que vos utilisateurs constatent.
Format : Sprint d'optimisation à périmètre défini, généralement 4 à 8 semaines.
Concrètement, voici ce que cela donne
- Réduction de la latence par quantification et distillation
- Conception de la stack de service (Triton, vLLM, TGI)
- Analyse et optimisation du coût par token
- Benchmarks de débit et dimensionnement des capacités
- Renforcement de la fiabilité : autoscaling, repli, observabilité
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Recherche appliquée et R&D
Une recherche ciblée qui aboutit à du code livrable, pas à des slides. Fondée sur une expérience de recherche qui sait faire la différence.
Format : Projet ponctuel, généralement 6 à 12 semaines.
Concrètement, voici ce que cela donne
- Revues de littérature ciblées et choix d'approche
- Conception d'architectures sur mesure pour des contraintes inédites
- Reproduction et extension de méthodes publiées
- Benchmarks internes face à l'état de l'art
- Documentation de passage de la recherche à la production
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Entraînement et fine-tuning de LLM
Des modèles de langage spécialisés, de bout en bout. Des données et de la conception des évaluations jusqu'au SFT, à l'optimisation des préférences et au déploiement.
Format : Au projet, généralement 8 à 16 semaines selon le périmètre.
Concrètement, voici ce que cela donne
- Pipelines d'entraînement SFT, RLHF et DPO
- Adaptation au domaine et pré-entraînement continu
- Génération et curation de données synthétiques
- Conception d'un harnais d'évaluation lié à des résultats utilisateurs réels
- Entraînement pensé pour l'inférence (architectures adaptées à la quantification)
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