6 months ago
Montréal, CanadaSenior
Responsibilities
- Concevoir, développer et livrer des solutions logicielles, de données et d’apprentissage machine évolutives pour des projets clients.
- Concevoir et mettre en place des pipelines de données, des workflows ML et l’infrastructure cloud ou sur site associée.
- Développer des solutions de bout en bout, ainsi que des pipelines CI/CD, des workflows de déploiement de modèles et des automatisations.
- Contribuer aux environnements conteneurisés, virtualisés et cloud-native soutenant les charges de travail en données et en ML.
- Améliorer l’architecture, les tests, le déploiement, l’observabilité, la qualité des données et la maintenabilité.
- Soutenir le cycle de vie ML, notamment le suivi des expérimentations, le versionnement, la validation, le déploiement, la promotion, le rollback et le monitoring des modèles.
- Définir, documenter et communiquer les besoins non fonctionnels liés à la performance, la fiabilité, la sécurité, la scalabilité et la maintenabilité.
- Accompagner les collègues, maintenir les standards de qualité et conseiller les clients sur l’architecture, les plateformes de données et les solutions ML.
Requirements
- Au moins 5 ans d’expérience en développement logiciel, avec une expérience récente et concrète en data engineering, MLOps ou systèmes ML en production.
- Baccalauréat, diplôme collégial, certification dans un domaine lié au logiciel ou expérience équivalente.
- Français intermédiaire ou conversationnel au minimum.
- Solide expérience en développement backend, conception d’API, systèmes distribués et décisions architecturales pragmatiques.
- Expérience dans la construction ou le soutien de pipelines de données, de plateformes de données ou de workflows de déploiement ML.
- Expérience de collaboration directe avec des clients ou des parties prenantes et capacité à accompagner les membres de l’équipe.
- Maîtrise d’au moins une grande plateforme cloud, un langage serveur majeur et une plateforme de data engineering.
- Connaissance de l’orchestration de pipelines de données, du contrôle de version, de la validation des données, des feature pipelines ou feature stores.
- Connaissance du CI/CD, de l’automatisation, de l’infrastructure as code, de la virtualisation, de la conteneurisation, du monitoring et de l’observabilité.
- Connaissance de Docker, Kubernetes ou Docker Compose, des architectures cloud-native, des pratiques de test et de l’optimisation des coûts cloud.
- Atouts : expérience frontend ou full-stack, LLMOps, RAG, bases vectorielles, GenAI, edge computing, IoT, robotique, systèmes industriels, messaging, haute disponibilité ou leadership technique client.
Benefits
- Salaire compétitif et contribution au régime d’épargne-retraite (REER).
- Horaire flexible et liberté dans la façon de travailler.
- Possibilité de travailler de n’importe où jusqu’à 8 semaines par année.
- Congé sabbatique payé, compte de dépenses pour le bien-être et la productivité, programme parental, activités et formations.
- Processus de recrutement comprenant un appel technique de 20 minutes, une entrevue en présentiel de 90 minutes et une présentation de l’offre.
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About OSEDEA
Osedea is a Montreal-based software development and AI consultancy that builds custom web and mobile applications, data/BI platforms, machine-learning solutions, and robotics integrations for organizations. It offers end-to-end engagements—from opportunity discovery and rapid prototyping to deployment and scaling—on a project and consulting basis. Founded in 2011 and privately held, the company is headquartered in Montreal, Quebec.