CONSULTANT(E) EXPERT

SCC est la division « technologie » du Groupe Rigby. Premier groupe informatique privé en Europe, SCC est un acteur majeur de l’intégration et des services informatiques d’infrastructure. L’ambition de SCC est de fournir à ses clients des solutions technologiques et des services intégrés pour assurer l’efficacité financière et opérationnelle de leur système d’information et soutenir leur compétitivité. SCC est avant tout une aventure humaine. Ses collaborateurs sont sa principale richesse. Ensemble, ils partagent cinq valeurs clés : l’esprit d’entreprendre, le professionnalisme, l’esprit d’équipe, l’engagement et la diversité. Présente sur tout le territoire national, SCC compte plus de 5 000 clients, 3 500 collaborateurs et réalise un chiffre d’affaires de 3,3 milliards d’euros en France.

Le Consultant Expert Infrastructure IA est responsable de la conception, du dimensionnement et de la mise en œuvre d’infrastructures dédiées aux workloads d’intelligence artificielle (training, inférence), dans des environnements complexes et critiques. Il intervient à la fois en avant\-vente (30%) et en delivery (70%), en accompagnant les clients dans : \* la qualification des besoins IA \* la conception d’architectures robustes (GPU, réseau, stockage, software stack) \* la mise en œuvre et l’optimisation des plateformes AI Il joue un rôle clé dans : \* la réussite des projets AI infrastructure \* la traduction des besoins métiers en architectures performantes et scalables \* l’atteinte des objectifs de performance, coût et time\-to\-value

ACTIVITÉS PRINCIPALES 1\. Conseil \& Architecture Infrastructure IA \* Analyser les besoins clients (training vs inférence, volumétrie, contraintes) \* Animer des ateliers techniques (discovery IA, contraintes infra : power, space, sécurité) \* Concevoir des architectures IA end\-to\-end : \* Compute : serveurs GPU, architectures accélérées \* Réseau : Ethernet, InfiniBand, RoCE, fabric \* Stockage : haute performance, data pipelines \* Software stack : OS Linux, drivers, orchestration, cluster management \* Définir : \* dimensionnement (GPU, mémoire, interconnexion) \* contraintes de performance et scalabilité \* scénarios d’architecture
2\\n. Avant\-vente \& accompagnement commercial ( 30%) \* Qualifier les opportunités avec les équipes commerciales \* Conduire des phases de technical discovery client \* Participer aux : \* réponses à appels d’offres (RFP/RFI) \* soutenances techniques \* Produire : \* architectures techniques \* recommandations (BOM, sizing, risques) \* propositions de valeur (TCO, ROI, performance) \* Présenter les solutions à des interlocuteurs techniques et décisionnaires
3\\n. Mise en œuvre \& delivery ( 70%) \* Participer au déploiement des infrastructures IA : \* installation et configuration des environnements \* intégration des composants (GPU, réseau, stockage) \* Réaliser : \* POC \* pilotes \* environnements de test \* Mettre en place : \* clusters (Kubernetes, Slurm, Ray) \* outils d’orchestration et d’exécution \* Définir les stratégies de migration et de déploiement
4\\n. Performance \& optimisation \* Dimensionner les infrastructures selon les workloads IA \* Analyser et optimiser : \* performances (training / inférence) \* latence réseau \* débit stockage \* Identifier les bottlenecks (GPU, réseau, I/O) \* Proposer des optimisations coût / performance
5\\n. POC, benchmarks \& validation \* Concevoir et piloter des POC : \* définition des plans de test \* métriques de succès \* Réaliser des benchmarks : \* performances GPU \* scaling distribué \* Collaborer avec équipes engineering et partenaires \* Documenter les résultats et recommandations
6\\n. Transition \& delivery \* Assurer le transfert vers les équipes de déploiement \* Formaliser : \* exigences techniques \* critères d’acceptation \* risques et dépendances \* Accompagner les phases initiales de production
7\\n. Expertise \& capitalisation \* Produire : \* architectures de référence \* guides de dimensionnement \* bonnes pratiques \* Contribuer à : \* offres AI infrastructure \* assets techniques (playbooks, benchmarks) \* Former les équipes internes \* Assurer une veille technologique active (GPU, HPC, AI infra)

\* Expérience en architecture infrastructure / avant\-vente technique \* Expérience en environnements : \* datacenter \* HPC / AI \* cloud hybride \* Expérience chez : \* intégrateur \* constructeur \* éditeur \* ESN \* Certifications (cloud, infrastructure, HPC) appréciées

Compétences techniques clés \* Infrastructures IT avancées \* Environnements distribués / HPC / AI \* Architecture GPU et systèmes accélérés \* Réseaux

\* Ethernet \* InfiniBand \* RoCE \* Stockage haute performance \* Linux / systèmes distribués

Compétences spécifiques IA Infrastructure \* Dimensionnement de workloads IA (training / inférence) \* Compréhension des architectures GPU (PCIe, NVLink…) \* Connaissance des stacks IA

\* CUDA / écosystème GPU \* Kubernetes, Slurm, Ray \* Analyse des performances et optimisation
Compétences avant\-vente \* Capacité à qualifier des besoins clients \* Rédaction de propositions techniques \* Présentation de solutions complexes \* Argumentation (ROI, TCO, performance) \* Collaboration avec équipes commerciales
Soft skills \* Excellente communication (technique \& business) \* Capacité à vulgariser des sujets complexes \* Esprit consultatif et orientation client \* Capacité à influencer et convaincre \* Travail en environnement transverse

Chez SCC, nous valorisons la diversité et l’inclusion. Chaque talent compte, indépendamment du genre, du handicap ou de toute autre distinction.

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