Ingénieur en IA générative

Alexa Translations

Montreal

Offre publiée le 2025-04-26

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Job Description

À propos d’Alexa Translations

Alexa Translations fournit des services de traduction dans les secteurs juridique, financier et des valeurs mobilières en s’appuyant sur la technologie propriétaire de l’intelligence artificielle et sur une équipe d’experts linguistiques hautement spécialisés. D’une rapidité et d’une qualité inégalées, notre moteur de traduction automatique est le meilleur de sa catégorie et a été spécialement formé pour le marché canadien-français. Comme si cela ne suffisait pas, notre technologie est soutenue par deux décennies de service à la clientèle primé.

A propos du poste

Nous recherchons un ingénieur en IA générative pour développer notre moteur de traduction intelligente et de services liés à la traduction de nouvelle génération, en utilisant les technologies d’IA générative (GenAI) et de grand modèle linguistique (LLM). Vous relèverez du chef d’équipe de GenAI, développerez et implanterez des algorithmes de pointe en faisant du prototypage rapide et collaborerez avec l’équipe du logiciel pour déployer des modèles. Nous nous attendons à ce que notre ingénieur en IA génératrice demeure à la fine pointe de la technologie et développe des applications de LLM et de GenAI pour la traduction automatique en fonction des meilleures pratiques de l’industrie, ainsi qu’à ce qu’il possède une solide expérience pratique de l’apprentissage en profondeur, de l’apprentissage machine, du traitement du langage naturel et des mégadonnées.

Responsabilités

Rechercher et mettre en œuvre des techniques de gestion de la LLM à la fine pointe de la technologie, y compris la poursuite de la formation préalable, le peaufinage de l’instruction, l’alignement des préférences et le déploiement de la LLM, tout en mettant l’accent sur l’ingénierie rapide et sur GenAI de façon plus générale.
Collaborer étroitement avec les ingénieurs en apprentissage machine et les scientifiques des données pour concevoir, construire et tester des modèles.
Contribuer aux innovations technologiques en se tenant au courant des réalisations de pointe de GenAI et de LLM dans l’industrie et le milieu universitaire.
Développer des algorithmes efficaces et évolutifs pour la formation et l’inférence de modèles génératifs, en tirant parti de cadres d’apprentissage profonds comme TensorFlow ou PyTorch et en optimisant la performance sur diverses plateformes matérielles.
Former et évaluer des modèles génératifs à l’aide de paramètres et de points de référence appropriés, de paramètres de modèle de mise au point, d’architectures et d’hyperparamètres afin d’optimiser la performance, la stabilité et la généralisation.
Collaborer étroitement avec les ingénieurs des logiciels et des DEVCO pour déployer les modèles GenAI.
Codes de documents, algorithmes et résultats expérimentaux, en suivant les meilleures pratiques en matière de reproductibilité, de contrôle des versions et de génie logiciel, et contribuer au partage des connaissances internes et aux initiatives d’amélioration continue.

Exigences

Bac ou maîtrise en informatique, intelligence artificielle, apprentissage automatique ou dans un domaine connexe.

Plus de 1 an d’expérience dans le développement d’applications GenAI et LLM est privilégiée.

La maîtrise des pratiques de programmation et de développement de logiciels de Python, ainsi que l’expérience dans la conception et l’entretien de systèmes logiciels évolutifs de qualité production.

Connaissance pratique et expérience basée sur des projets de tous les éléments suivants : prompt tuning, RAG, ICL.

Connaissances de travail et dossiers de projet d’au moins un des éléments suivants est un plus : pré-formation continue, cours de mise au point, formation fondée sur le projet, etc.

De solides compétences en résolution de problèmes, l’attention au détail et la capacité de travailler de façon indépendante et collaborative dans un environnement en constante évolution.

Expérience pratique avec des API Huggingface ou Amazon Bedrock.

Compétences d’expert de Python, y compris PyTorch, TensorFlow, Pandas, etc.

Expérience des plateformes infonuagiques comme AWS, GCP ou Azure.

Se débrouiller seul et être motivé par d’excellentes compétences en gestion du temps.

D’excellentes aptitudes en communication, ainsi que la capacité de communiquer clairement et efficacement des concepts techniques complexes aux parties prenantes tant techniques que non techniques.

Connaissance de la programmation de GPU et des techniques d’optimisation pour accélérer les calculs d’apprentissage profond.

Capacité de s’adapter à l’évolution des priorités sans compromettre les échéances.

Expérience antérieure dans la recherche, les projets ou les stages en IA généalogique, ainsi que dans des projets ou des publications à source ouverte dans des conférences ou des revues pertinentes.

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