Ingénieur AI

10 hours ago

Montreal, QC, Canada Groupe LGS Inc. Full-time $90,000 - $130,000 Contract

Joignez notre équipe en tant que Ingénieur AI

Votre implication

  • Implémentation de pipelines MLOps automatisés (CI/CD, données, entraînement).
  • Implémenter des pipelines de ETL pour l’ingestion des données.
  • Containerisation et déploiement de modèles en production.
  • Surveillance continue des modèles (drift detection, alerting).
  • Gestion des versions des modèles et des données pour garantir reproductibilité.
  • Application des principes de gouvernance (biais, vie privée, transparence).
  • Collaboration avec data scientists pour transformer un prototype en service stable.
  • Rédaction de prompts optimisés et évaluation comparative de modèles

Vous vous distinguez par

  • Langage & Librairies: Maîtrise de Python + librairies IA (Pandas, Huggingface, OpenAI, … ) et expérience Java et JavaScript
  • AI Agentic Frameworks : Expérience avec des techniques comme les agents multi-agents, ReAct, function Autogen, LangGraph, CrewAI, Chainlit, Streamlit, n8n, Google ADK.
  • Connaissance des modèles LLM et LFM: connaissance des modèles propriétaires (OpenAI, Claude, Gemini, …) et modèles Open Source sr HuggingFace.
  • Science des données : Bonne compréhension générale des techniques de data science et de leurs pipelines.
  • Architecture logicielle : Compréhension de l’architecture de systèmes distribués, microservices, APIs (par exemple REST).
  • Cloud infonuagique: Expérience AWS Bedrock, Azure AI Foundry, GCP Vertex ai
  • DevOps / MLOps :
    • Deployment via CI/CD, containers (Docker, Kubernetes), cloud et pipelines automatises.
    • Automatisation des workflows ML (prétraitement, entraînement, évaluation, déploiement).
    • Versioning de modèles/données/expériences (MLflow, DVC…)
    • Monitoring des modèles en production (drift, latence, performance, métriques métier)
  • Gouvernance & compliance : Notions d’éthique, biais, GDPR, explicabilité, confidentialité , risques IA.
  • Prompt Engineering & Benchmarking Modèles : Capacité à formuler des prompts efficaces, comparer des modèles, tester et sélectionner pour les tâches spécifiques.
  • Déploiement & intégration : Packaging de modèles, mise en production (API, microservices), intégration backend/legacy.
  • Communication : Travailler en collaboration avec les équipes de data, produit, infrastructure ; expliquer les enjeux IA de manière claire.

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