Position Description :

Description du poste

• Ingénieur en apprentissage automatique, ML Engineer.
• Lieu : Montréal
• Statut / horaire : Permanent temps plein
• Années d'expérience minimum : 5 ans dans un poste similaire
• Scolarité : Baccalauréat en informatique, en génie logiciel ou dans un domaine connexe. Maîtrise en informatique, ingénierie ou mathématiques, un atout

Qui sommes-nous?

La Pratique en Intelligence Artificielle a pour but de concevoir et développer des projets d'innovation en science de données de la preuve de concept à l'opérationnalisation.

Les projets répondent à des enjeux d'affaire de clients multisectoriels en mettant en valeur des solutions diverses : NLP, NLU, Computer Vision, Analyse prédictive, etc.

Notre équipe multidisciplinaire est composée de scientifiques des données, d'ingénieurs de données, d'architectes de solutions et de développeurs ayant de l'expérience dans l'industrie et le milieu universitaire.

Ce que vous ferez

En tant qu'ingénieur(e) en apprentissage machine, vous contribuerez à la conception et au développement de solutions en intelligence artificielle.

Dans le cadre de projets d'accélérateurs, vous aurez l'occasion de travaillerez de concert avec des scientifiques de données dans la conception d'algorithmes d'apprentissage machine dans le respect des processus et pratiques de développement.

Vous aurez également la responsabilité, en collaboration avec différents experts, d'amener des algorithmes existants en production en utilisant les ressources infonuagiques ou locales des clients.

Vous participerez aux projets de la conception du produit jusqu'à la mise en production et la gestion du cycle de vie des solutions en intelligence artificielle

Le ou la candidat(e) partagera son temps entre la mise en place des bonnes pratiques de l'Ingénierie en apprentissage machine, l'expérimentation, l'optimisation, l'opérationnalisation de PoCs innovants, et des mandats d'expertise ponctuels pour des clients des différents secteurs d'industrie.

Nous recherchons avant tout quelqu'un qui a une bonne attitude, une grande énergie, et qui se concentre sur l'exécution et la responsabilité.

Quelqu'un qui travaillera avec nos clients et nos équipes, d'ingénierie logicielle, de science des données et d'architectes de solutions pour leur fournir la meilleure approche et les meilleurs outils et modèles.

Principales responsabilités

• Concevoir, développer et déployer des solutions IA robustes et évolutives de bout en bout l'architecture à la sélection des outils en fonction des contraintes du client
• Collaborer avec des scientifiques de données, des architectes, des développeur logiciels et l'équipe produit afin de concevoir des produits IA en respectant les objectifs et les principes de développement
• Mettre en place des pipelines de données et des pipelines ML
• Documenter les solutions techniques et les pratiques pour assurer la pérennité des PoCs, solutions et produits et élaborer la documentation, préparer et diffuser les formations pour les pairs et consommateurs
• Repérer et définir les nouvelles possibilités d'amélioration des processus par l'exploration des données et fournir des recommandations.
• Soutenir l'expérimentation, l'optimisation et l'opérationnalisation des preuves de concept de la Pratique pour les futurs lancements de solutions et de produits CGI en IA
• Contribuer à améliorer les méthodes de travail en AI et les pratiques MLOps de l'équipe

Capacités attendues :

• Capacité à travailler à la conception et le développement de modèles et solutions IA, à leur optimisation et leur mise en production
• Capacité à écrire du code de qualité : code performant, orienté objet, modulaire et évolutif
• Expérience avec les processus DevOps et MLOps (pipelines CI / CD pour le développement AI / ML, déploiement de modèle en production, gestion de leur cycle de vie, gestion de codes sources avec Git, etc.)
• Expérience à développer des produits IA complexes axés sur les besoins clients
• Connaissance des pratiques professionnelles d'ingénierie logicielle et des meilleures pratiques pour le cycle de vie complet du développement logiciel, y compris les normes de codage, les revues de code, la gestion du contrôle des sources, les tests, les déploiements et les opérations continus
• Expérience à tester des modèles statistiques, la robustesse, l'explicabilité et l'équité des modèles, la qualité des données, etc.
• Expérience de travail avec les méthodologies Agile (SCRUM, SAFe)
• Connaître l'entreprise et se maintenir au courant des tendances du secteur pour développer son expertise
• Faire preuve d'un bon sens de l'organisation

Compétences techniques requises

• Expertise en programmation (Python, Java, etc.) et en programmation orientée objet
• Connaissance des services infonuagiques et des concepts d'infrastructure moderne (Azure, AWS, Terraform, etc)
• Expérience de programmation en parallélisation et calcul distribué
• Connaissance de Kubernetes et de la conteneurisation
• Familiarité avec les standards de l'industrie en MLOps (MLFlow, Azure Machine Learning, Databricks, etc.)
• Connaissance des framework d'orchestration de flux de travail orientés données et des normes de l'industrie telles qu'Azure ML, MLFlow, Kubeflow Airflow, Argo, etc.
• Maîtrise du français et bon niveau d'anglais, tant à l'oral qu'à l'écrit.
• Expérience avec Openshift et les outils de science de données de Red Hat, un atout
• Connaissance des méthodes et algorithmes AI, ML et statistiques, un atout

Skills :

• Artificial Intelligence
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