Recrutez des ingénieurs IA capables de le faire tourner.
Il y a l'IA dont on parle et l'IA qu'on arrive à faire tourner sur une machine. Les candidats affinent un modèle et montent un pipeline de recherche dans un environnement cloud isolé, et ce qui revient, c'est si ça marche, pas la qualité de la description.
$ docker compose up -d
3 services démarrés
$ systemctl status api
active (running)
$ curl -s localhost:8080/health
{"status":"ok"}
Environnement actif
En cours- vmlab-vm-01Prêt
- svcapi-serverPrêt
- lbgatewayProvisionnement
2 h 12 restantes dans le créneau
Parler des modèles et en livrer un, ce sont deux métiers
Sans Scalyz
Avec Scalyz
Ce qui est en jeu
Le métier, ce n'est pas la démo, c'est le jour où la démo casse
Le difficile, dans un poste IA, c'est rarement l'idée. C'est de la faire tourner, et de la maintenir, sur une infrastructure qui résiste.
Où ça casse
Entre le notebook et le serveur
Beaucoup de candidats font marcher quelque chose dans un notebook. Le métier, c'est ce qui se passe quand ça doit tourner ailleurs.
Ce qu'un entretien rate
La moitié opérationnelle
L'intuition modèle est facile à raconter et difficile à vérifier. Faire tourner la chose est facile à vérifier et difficile à feindre.
Ce que vous recrutez
Ça tourne lundi
Vous ne recrutez pas la description d'un pipeline. Vous recrutez la personne qui le met en route et le maintient.
Opérationnel en un après-midi
Trois étapes, de l'annonce à une shortlist que vous pouvez défendre, sans un seul appel de présélection.
Recrutement backend, juillet
Ouverte
6 invités · 4 terminés
Clôture vendredi, 18:00
Invitez toute la liste en une fois
Vous choisissez le lab et la date limite, puis envoyez toute la liste de candidatures en une fois, par email, par import CSV ou via un lien partageable.
Environnement actif
En cours- vmlab-vm-01Prêt
- svcapi-serverPrêt
- lbgatewayProvisionnement
2 h 12 restantes dans le créneau
Les candidats travaillent quand ils veulent
Chaque candidat reçoit sa propre machine, une vraie, avec une vraie mission déjà en place.
Camille Durand
Évaluation DevOps
Aucune alerte d'intégrité
La shortlist se classe toute seule
La notation s'exécute automatiquement par rapport à la mission, donc le classement se construit au fil des sessions terminées.
$ docker compose up -d
3 services démarrés
$ systemctl status api
active (running)
$ curl -s localhost:8080/health
{"status":"ok"}
Mission
Créneau de 3 hLe déployer derrière un load balancer
- Configurer le serveur web
- Déployer le service API
- Router le trafic via le load balancer
- Prouver que les contrôles de santé passent
2 sur 4 terminés
Nous testons la moitié du métier qui doit réellement tourner
Les missions publiées ici sont opérationnelles : affiner un modèle, et construire un pipeline de recherche avec LangChain. Les deux tournent dans un vrai environnement, sur la propre machine du candidat, et les deux sont notées sur ce que le système fait à la fin. Nous ne notons ni la recherche ni la théorie des modèles : nous notons si ça marche.
- Chaque mission tourne dans un environnement cloud isolé, un par candidat
- Notation automatique sur le fait que le système tourne à la fin, pas sur une réponse
- Vous pouvez importer votre propre scénario en .zip et le passer vous-même avant de l'envoyer
Les missions publiées pour ce poste
Vos questions fréquentes
Des réponses directes sur le fonctionnement réel des tests, de la notation et des crédits.
Un lab Scalyz, c'est quoi ?
Une vraie machine virtuelle avec une vraie mission, pas un QCM. Le candidat travaille avec les mêmes outils qu'au quotidien, et toute la session est enregistrée pour que vous puissiez en revoir les preuves ensuite.
Qui note le travail ?
Automatiquement. Les vérifications s'exécutent sur ce que le candidat a livré, et vous obtenez un rapport détaillé compétence par compétence, donc personne dans votre équipe n'a rien à corriger à la main.
Un candidat peut-il tricher avec l'IA ?
Un chatbot peut suggérer des commandes, mais il ne peut pas piloter un système en marche à la place du candidat. La mission doit être accomplie sur la machine elle-même, et chaque signal de triche du rapport arrive avec son contexte pour que vous jugiez vous-même.
Combien je paie ?
En crédits, un par candidat. Un crédit est réservé quand vous envoyez une invitation et libéré si elle expire sans être utilisée. Vous payez par candidat testé, jamais par utilisateur.
Puis-je apporter mon propre exercice ?
Oui. Importez vos fichiers au format .zip, renommez la mission pour correspondre à votre poste, et passez-la vous-même pour un crédit d'abord. Ce que vous avez testé est exactement ce que les candidats recevront.
Comment ça se passe pour les candidats ?
À leur rythme. Ils démarrent le test au moment qui leur convient, travaillent avec de vrais outils sur une vraie machine, et terminent en une seule fois. Le tout en anglais et en français.
Testez le travail IA qui doit tourner
Réservez une démo : on fait tourner une de ces missions sur votre poste ouvert.
1 crédit par candidat, réservé à l'envoi, libéré à l'expiration
