Conseiller(ère) en prestation de services senior

Conseiller(ère) en prestation de services senior – AI/ML | Senior Delivery Consultant – AI/ML, Professional Services Amazon Web Services (AWS) DESCRIPTION Êtes‑vous enthousiaste à l’idée de créer des solutions logicielles autour de grands systèmes complexes d’apprentissage automatique (AA) et d’apprentissage profond (AP)? Vous souhaitez aider les plus grandes entreprises mondiales à tirer une valeur commerciale de l’adoption et de l’automatisation de l’intelligence artificielle (IA)? Vous souhaitez parfaire vos connaissances au contact des cas d’utilisation de l’AA et de l’AP d’AWS mis en œuvre dans de nombreuses entreprises? Vous êtes ravi à l’idée d’être un élément clé d’Amazon, entreprise pionnière qui façonne la technologie mondiale de l’IA et investit dans l’apprentissage automatique depuis des décennies? Are you excited about building software solutions around large, complex Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL) systems? Want to help the largest global enterprises derive business value through the adoption and automation of Artificial Intelligence (AI)? Eager to learn from many different enterprises’ use cases of AWS ML and DL? Thrilled to be a key part of Amazon, who has been investing in Machine Learning for decades—pioneering and shaping the world’s AI technology? At Amazon Web Services (AWS), we’re hiring technical Machine Learning Engineers to collaborate with our Data Scientists and deliver ground‑breaking solutions for customers in the Enterprise, IoT, and start‑up communities. We want to take your full‑stack Data Science know‑how to a new level by empowering AWS customers to maximize the benefits of AI/ML on the AWS platform. This means building and operationalizing ML and DL solutions for our customers while helping them adopt modern Machine Learning best practices throughout every stage of their model development lifecycle. AWS Professional Services is a unique consulting team. We pride ourselves on being customer‑obsessed and highly focused on the ML enablement of our customers. If you have experience with ML, including building, deploying, and monitoring models, we’d like you to join our team. A familiarity with cloud solutions (not necessarily AWS) and DevOps best practices is key as you will work with teams of Data Scientists, Data Engineers, and Architects to build truly end‑to‑end solutions. You must be prepared and eager to learn new technologies in this role. You will provide deep and broad insight to customers and partners to help remove constraints that prevent them from leveraging AWS services to create strategic value. A commitment to teamwork, hustle, and communication skills are important in this role. Creating reliable, scalable, and high‑performance AI/ML solutions requires strong technical expertise, a sound understanding of Computer Science fundamentals, and practical experience building large‑scale distributed systems. Key Job Responsibilities Diriger des projets d’apprentissage automatique (AA/IA) complets : compréhension des besoins de l’entreprise, préparation des données, développement de modèles, déploiement et surveillance. Concevoir et mettre en œuvre des plateformes de données performantes, fiables et sécurisées. Concevoir des solutions et des opérations d’AA évolutives (MLOps) à l’aide des services AWS. Tirer parti des solutions d’IA générative, le cas échéant. Créer et évaluer des modèles prédictifs afin de fournir des informations exploitables à des fins de prévision, d’optimisation des ressources et d’analyse des tendances de la clientèle. Collaborer avec des équipes interfonctionnelles (DevOps, ingénierie des données, IdO, calcul haute performance) pour préparer, analyser et rendre opérationnels les données et les modèles. Agir en tant que conseiller de confiance auprès des clients sur les solutions d’IA et d’AA et les architectures infonuagiques. Accompagner et encadrer les débutants afin de favoriser leur développement professionnel. Élaborer du contenu technique, tel que des livres blancs et des articles de blog, afin de partager les meilleures pratiques. Veiller à ce que les solutions répondent aux normes de l’industrie et aider les clients à faire progresser leurs stratégies d’adoption de l’IA, de l’AA et du nuage. Il s’agit d’un poste en contact avec la clientèle, avec des déplacements possibles sur les sites des clients, le cas échéant. About The Team À propos d'AWS (English description to follow). Des expériences diverses. AWS accorde une grande importance à la diversité des expériences. Même si vous ne répondez pas à toutes les qualifications et compétences énumérées dans la description du poste, nous encourageons les candidats à postuler. Si votre carrière débute, si vous n'avez pas suivi un parcours traditionnel ou si vous avez des expériences alternatives, cela ne doit pas vous empêcher de postuler. Pourquoi AWS ? Amazon Web Services (AWS) est la plateforme infonuagique la plus complète et la plus amplement adoptée au monde. Nous avons été les pionniers de l'informatique infonuagique et n'avons jamais cessé d'innover. Une culture d'équipe inclusive. Chez AWS, c’est dans notre nature d'apprendre et d'être curieux. Nos groupes d'affinité dirigés par nos employés favorisent une culture d'inclusion qui nous permet d'être fiers de nos différences. Des événements et des expériences d'apprentissage toujours en cours, notamment les conférences sur la race et l'ethnicité (CORE) et AmazeCon, nous incitent à ne jamais cesser de valoriser nos différences. Mentorat et développement de carrière. Nous élevons continuellement la barre de notre performance au plus haut, car nous nous efforçons de devenir le meilleur employeur de la planète. C'est ainsi que vous trouverez que nous avons de nombreuses ressources de partage de connaissances, de mentorat et d'autres ressources de développement de carrière pour vous aider à devenir un professionnel mieux équilibré. L’équilibre entre vie professionnelle et vie privée. Nous accordons une grande importance à l'équilibre entre la vie professionnelle et la vie privée. La réussite professionnelle ne doit jamais croître en désavantagent la vie personnelle. C'est pourquoi la flexibilité d’horaires et de conditions de travail fait partie de notre culture. BASIC QUALIFICATIONS Baccalauréat ou expérience équivalente dans un domaine quantitatif (p. ex. informatique, statistiques, mathématiques). Bonne connaissance des méthodes statistiques. Plus de 10 ans d’expérience dans l’ingénierie des données ou logicielle, avec une solide compréhension du traitement distribué des données (p. ex. pipelines de données, moteurs de calcul distribués, conception de l’infrastructure d’AA). Plus de 5 ans d’expérience dans le développement de plateformes pour la modélisation prédictive, le traitement du langage naturel et l’apprentissage profond, avec une expérience démontrée dans la création, l’hébergement et le déploiement de modèles d’apprentissage automatique. Maîtrise de SQL, Python et d’au moins un langage de programmation supplémentaire (p. ex. Java, Scala, JavaScript, TypeScript). Maîtrise des bibliothèques et des cadres d’AA de pointe tels que scikit-learn, TensorFlow et PyTorch. Plus de 2 ans d’expérience dans les services infonuagiques liés à l’apprentissage automatique (p. ex. SageMaker). Maîtrise du français et de l'anglais si vous êtes basé à Montréal. Bachelor’s degree or equivalent experience in a quantitative field (e.g., Computer Science, Statistics, Mathematics). Strong understanding of statistical methods. 10+ years of experience in data or software engineering, with a strong understanding of distributed data processing. (e.g. data pipelines, distributed computing engines, ML infrastructure design). 5+ years developing platforms for predictive modeling, natural language processing, and deep learning, with a proven track record of building, hosting and deploying machine learning models. Proficiency in SQL, Python, and at least one additional programming language (e.g., Java, Scala, JavaScript, TypeScript). Proficient with industry leading ML libraries and frameworks such as scikit-learn, TensorFlow, PyTorch. 2+ year of experience with cloud services related to machine learning (e.g., SageMaker). PREFERRED QUALIFICATIONS Experience in a customer-facing role, ideally in consulting, leading technical engagements, and translating business requirements into scalable data solutions. Proven record of impact with senior leadership (director, c-level and VP) decision making. Experience building ML pipelines with best MLOps practices, including data preprocessing, model hosting, feature selection, hyperparameter tuning, distributed training, GPU training, deployment, monitoring, and retraining. Experience building applications using Generative AI tools and technologies (LLMs, Vector Stores, Orchestrators such as LangChain, Prompt Engineering). Experience with distributed frameworks (e.g., Spark, Hadoop, Kafka, Presto, Flink, S3, HDFS, DBs) and understanding of JVM or similar runtime. Experience developing Infrastructure as Code (e.g., CloudFormation, CDK, Terraform), Containers and CI/CD Pipelines. Experience with MLOps tools (e.g., MLFlow, Kubeflow, DVC) and orchestration tools (e.g., Airflow, AWS Step Functions). Amazon est un employeur garantissant l'égalité des chances et ne fait aucune discrimination sur la base du statut d'ancien combattant protégé, d'un handicap ou de tout autre statut protégé par la loi. Our inclusive culture empowers Amazonians to deliver the best results for our customers. If you have a disability and need a workplace accommodation or adjustment during the application and hiring process, including support for the interview or onboarding process, please visit for more information. The base salary for this position ranges from $126,000/year up to $210,400/year. Salary is based on a number of factors and may vary depending on job‑related knowledge, skills, and experience. Amazon is a total compensation company. Dependent on the position offered, equity, sign‑on payments, and other forms of compensation may be provided as part of a total compensation package, in addition to a full range of medical, financial, and/or other benefits. Applicants should apply via our internal or external career site. Company – Amazon Web Services Canada, Inc. Job ID: A Job Details Seniority level: Mid‑Senior levelEmployment type: Full‑timeJob function: Research, Science, and EngineeringIndustries: IT Services and IT Consulting #J-18808-Ljbffr