4 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 pour 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.
- Définir et communiquer les exigences non fonctionnelles liées à la performance, la fiabilité, la sécurité, la scalabilité et la maintenabilité.
- Accompagner les collègues dans les pratiques de développement logiciel, data engineering, MLOps et livraison.
- Conseiller les clients sur la direction technique, les compromis, l’architecture, les plateformes de données et les solutions ML.
Requirements
- Au moins 5 ans d’expérience en développement logiciel, incluant 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 et systèmes distribués.
- Expérience dans la construction ou le soutien de pipelines de données, plateformes de données ou workflows de déploiement ML.
- Expérience de collaboration directe avec des clients ou des parties prenantes.
- Expérience avec au moins une plateforme cloud majeure, un langage serveur majeur et une plateforme de data engineering majeure.
- Connaissance de l’infrastructure as code, de la virtualisation, de la conteneurisation, du monitoring, de l’observabilité, des tests et de l’optimisation des coûts cloud.
- Capacité à accompagner les membres de l’équipe, à prendre des décisions architecturales pragmatiques et à structurer des problèmes complexes.
- La connaissance du développement frontend, du full-stack, du LLMOps, des systèmes RAG, des bases de données vectorielles, de l’edge computing, de l’IoT, de la robotique, des systèmes industriels, des architectures événementielles, de la haute disponibilité ou de la sécurité applicative constitue un atout.
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.
Tech Stack
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