Current jobs related to Senior MLOps Engineer | Ingénieur·e MLOps senior - Montreal administrative region - Jesta I.S.
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Ingénieur IA
2 weeks ago
Montreal (administrative region), Canada Xideral Full timeUne entreprise de technologie à Montréal recherche un·e Ingénieur·e senior en intelligence artificielle et machine learning pour concevoir et déployer des solutions d’IA. Le·la candidat·e collaborera avec les équipes données et TI pour intégrer l’IA dans les produits. Les candidats doivent avoir au moins 4 ans d’expérience en machine...
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Ingénieur IA
5 days ago
Montreal (administrative region), Canada Xideral Full timeUne entreprise de technologie à Montréal recherche un·e Ingénieur·e senior en intelligence artificielle et machine learning pour concevoir et déployer des solutions d’IA. Le·la candidat·e collaborera avec les équipes données et TI pour intégrer l’IA dans les produits. Les candidats doivent avoir au moins 4 ans d’expérience en machine...
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Ingénieur IA
5 days ago
Montreal, Canada Xideral Full timeUne entreprise de technologie à Montréal recherche un·e Ingénieur·e senior en intelligence artificielle et machine learning pour concevoir et déployer des solutions d'IA à grande échelle. Le candidat idéal possède plus de 4 ans d'expérience et une maîtrise de Python, ainsi que des connaissances en MLOps. Vous travaillerez en étroite...
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Ingénieur IA
5 days ago
Montreal, Canada Xideral Full timeUne entreprise de technologie à Montréal recherche un·e Ingénieur·e senior en intelligence artificielle et machine learning pour concevoir et déployer des solutions d'IA à grande échelle. Le candidat idéal possède plus de 4 ans d'expérience et une maîtrise de Python, ainsi que des connaissances en MLOps. Vous travaillerez en étroite...
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Ingénieur·e IA
5 days ago
Montreal (administrative region), Canada Xideral Full timeLieu : Montréal – HybrideType : contrat 12 moisSecteur : Grandes entreprises / Secteur public / Services financiers / Technologie Aperçu du poste Nous recherchons un·e Ingénieur·e senior en intelligence artificielle et machine learning pour concevoir, développer et déployer des solutions d’IA à grande échelle. La personne travaillera en étroite...
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Engineering Manager
4 weeks ago
Montreal, Canada Canonical Full timeJoin to apply for the Engineering Manager - MLOps & Analytics role at Canonical Continue with Google Continue with Google 1 month ago Be among the first 25 applicants Join to apply for the Engineering Manager - MLOps & Analytics role at Canonical The role of an Engineering Manager at CanonicalAs an Engineering Manager at Canonical, you must be technically...
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Ingénieur·e IA
5 days ago
Montreal, Canada Xideral Full timeLieu : Montréal – HybrideType : contrat 12 moisSecteur : Grandes entreprises / Secteur public / Services financiers / Technologie Aperçu du poste Nous recherchons un·e Ingénieur·e senior en intelligence artificielle et machine learning pour concevoir, développer et déployer des solutions d’IA à grande échelle. La personne travaillera en étroite...
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Montreal, Canada S.i. Systems Full timeOverviewOur Banking Client is seeking a Senior Python/PyTorch ML Engineer to lead the development of production AI/ML models for business units while architecting MLOps/AIOps standardization and ETL best practices across the enterprise. This strategic role will establish QA frameworks for ML systems, drive the Python/PyTorch standardization initiative across...
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Ingénieur·e IA
1 week ago
Montreal, Quebec, HB S Canada Xideral Full timeLieu : Montréal – Hybride Type : contrat 12 moisSecteur : Grandes entreprises / Secteur public / Services financiers / TechnologieAperçu du posteNous recherchons un·e Ingénieur·e senior en intelligence artificielle et machine learning pour concevoir, développer et déployer des solutions d'IA à grande échelle. La personne travaillera en étroite...
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Senior Applied AI Developer
4 weeks ago
Montreal (administrative region), Canada SSE Enterprise Full timeSSENSE is a global technology platform operating at the intersection of culture, community, and commerce. Headquartered in Montreal, it features a mix of established and emerging luxury brands across womenswear, menswear, kidswear, and Everything Else™. SSENSE has garnered critical acclaim as both an e-commerce engine and a producer of cultural content,...
Senior MLOps Engineer | Ingénieur·e MLOps senior
5 hours ago
Senior MLOps Engineer | Ingénieur·e MLOps senior Traits We Value À propos du poste Jesta I.S. développe des technologies d’entreprise pour le commerce de détail, utilisées par des marques de vêtements et de chaussures ayant des opérations complexes et multi-sites. Notre environnement de données englobe des plateformes ERP et cloud, et notre culture d’ingénierie est pratique, pragmatique et dynamique. Vous travaillerez dans un environnement de production intégrant Oracle, Snowflake et AWS, soutenu par des normes de sécurité rigoureuses, des pratiques modernes de CI/CD, et une collaboration étroite entre les équipes de science des données et d’ingénierie. Nous recherchons un·e Ingénieur·e MLOps senior pour concevoir, construire et maintenir les pipelines de données et d’apprentissage automatique (machine learning) qui alimentent nos plateformes d’IA et d’analytique. Il s’agit d’un rôle d’ingénierie pratique couvrant l’ensemble du cycle de vie des opérations ML — de l’ingestion et la transformation des données à l’entraînement, au déploiement et à la ré-entraînement des modèles. Vous interviendrez à travers plusieurs couches de la pile cloud, reliant l’ingénierie de données, l’automatisation ML et le déploiement, avec un accent sur la fiabilité, la scalabilité, la performance et la rentabilité des solutions. Responsabilités clés Concevoir et automatiser des pipelines ML pour la préparation des données, l’entraînement, l’inférence et la ré-entraînement. Développer et maintenir des pipelines de données entre Oracle ERP, Snowflake et les environnements cloud. Créer des pipelines modulaires basés sur Kedro pour des workflows réutilisables et faciles à maintenir. Utiliser AWS Glue, DMS, Athena et dbt pour les processus ETL et les transformations analytiques. Gérer les charges AWS Batch et Fargate pour l’entraînement et l’inférence des modèles à grande échelle. Intégrer des bibliothèques avancées de science des données et de prévision dans les workflows de production. Mettre en œuvre des pipelines CI/CD pour les workflows ML et de données (GitHub Actions, Jenkins, etc.). Utiliser MLflow pour le suivi des expériences, le registre de modèles et la gestion des artefacts. Construire et maintenir des environnements Dockerisés déployés via AWS EC2, ECR et Batch. Baccalauréat ou maîtrise en informatique, apprentissage automatique (machine learning) ou dans un domaine connexe. 5 ans ou plus d’expérience professionnelle en ingénierie ML, MLOps ou développement de pipelines de données. Capacité démontrée à concevoir et automatiser des pipelines ML complets dans un environnement cloud. Solides compétences en Python et SQL. Expérience dans l’intégration de systèmes ML avec des sources de données d’entreprise (Oracle, Snowflake). Bonne connaissance des déploiements conteneurisés, de l’orchestration de workflows et de l’automatisation CI/CD. Compréhension du cycle de vie des modèles, du versionnage et des meilleures pratiques de déploiement en production. Collaborer avec les data scientists pour industrialiser les modèles et optimiser la performance. Garantir des déploiements cloud sécurisés et conformes (IAM, RBAC, chiffrement et sécurité réseau). Environnement technique Langages et frameworks : Python (pandas, PySpark, Polars, boto3, joblib, lightgbm/xgboost), SQL, dbt Ingénierie de données : AWS Glue, AWS DMS, Athena, Snowflake, Oracle Pipelines et orchestration : Kedro, Airflow, EventBridge, Batch, Fargate MLOps : MLflow, Docker, ECR, CI/CD (GitHub Actions, Jenkins ou équivalent) Prévision et modélisation : Prophet, XGBoost, LightGBM, scikit-learn Cloud et déploiement : AWS (EC2, S3, RDS, Glue, Batch, Fargate), Azure (intégration/authentification) Sécurité : AWS IAM, Cognito, chiffrement et contrôle d’accès réseau Qualités recherchées Ingénieur·e pratique avec un fort sens des responsabilités. Esprit analytique, axé sur la performance et la résolution de problèmes. Capacité à équilibrer pragmatiquement évolutivité, coûts et maintenabilité. À l’aise à l’intersection des données, du ML et du génie logiciel. Esprit collaboratif — travaille étroitement avec les data scientists et les développeur·euse·s. Passion pour l’automatisation, la fiabilité et l’amélioration continue. Informations complémentaires Modèle de travail : Hybride ; présence au bureau de Montréal deux jours par semaine. Option de télétravail possible pour les candidat·e·s exceptionnel·le·s. Nous remercions toutes les personnes intéressées ; seules les personnes retenues seront contactées. Rejoignez‑nous pour construire les fondations cloud de notre avenir IA #J-18808-Ljbffr
