AI FinOps and Cost Engineering Specialist

Fondamentaux des coûts liés aux systèmes d’IA : tokens, inférence, GPU, stockage et bases vectorielles. Présente les mécanismes qui génèrent les dépenses et les approches pour les analyser et répartir au sein d’un produit ou d’un service.

Décompose les principaux postes de dépense en IA (tokens, inférence à la demande, GPU, stockage, bases vectorielles) et leurs interactions.

Expose des méthodes analytiques pour identifier et prioriser les leviers de réduction de coûts.

Montre comment formaliser les enseignements sous forme de rapports utiles aux équipes produit et opérations.

Économie des tokens et modèles : gestion de la longueur de prompt, fenêtres de contexte, mise en cache, batching, routage de modèle et expérimentations qualité/coût pour optimiser dépenses et résultats.

Analyse l’impact de la taille de prompt et des fenêtres de contexte sur la consommation de tokens et les coûts associés.

Présente des techniques opérationnelles (cache, batch, résumés) et des stratégies de routage et fallback entre modèles.

Décrit comment concevoir et mesurer expériences pour équilibrer coût et qualité des réponses.

Optimisation de l’infrastructure : comparaison coûts API managée vs self‑hosting, utilisation GPU et autoscaling, coûts de stockage RAG et indices vectoriels, et gestion des coûts d’observabilité.

Compare précisément les éléments de coût entre solutions managées et auto‑hébergées pour guider les arbitrages financiers.

Explique les bonnes pratiques d’exploitation GPU et d’autoscaling pour maximiser le retour sur compute.

Adresse le dimensionnement et le coût des index vectoriels/RAG ainsi que la collecte d’observabilité sans dépasser le budget.

Gouvernance et reporting des coûts IA : budgets, alertes, workflows d’approbation, modèles de chargeback/showback, backlog d’optimisation et maintien des contrôles sans freiner l’innovation.

Décrit la mise en place de budgets, alertes et flux d’approbation adaptés aux dépenses IA.

Expose les méthodes de chargeback/showback pour rendre les coûts transparents aux parties prenantes.

Présente l’organisation d’un backlog d’optimisation et des pratiques pour conserver un contrôle durable sans étouffer l’innovation.