Data Science Ml/Genai Engineer

Data Science ML/GenAI Engineer (Intermédiaire)À propos d’Irth SolutionsIrth Solutions est un fournisseur de premier plan de solutions SaaS infonuagiques dédiées à la prévention des dommages, à l’intégrité des actifs, à la mobilisation des parties prenantes et à la gestion foncière.
Nos solutions aident les entreprises des secteurs de l’énergie, des services publics, des télécommunications et des infrastructures à protéger et à gérer leurs réseaux d’infrastructure critiques.
Fort de près de trois décennies d’expérience dans l’industrie, Irth dessert des clients partout en Amérique du Nord et poursuit l’évolution de sa plateforme grâce à de nouvelles capacités axées sur les données, l’intelligence artificielle et l’automatisation.
À propos du posteNous sommes à la recherche d’un(e)
Data Scientist ML/GenAI
pour analyser, structurer et faire évoluer le code existant ainsi que les pipelines de traitement de données afin de les transformer en solutions robustes, évolutives, maintenables et prêtes pour la production.
Dans ce rôle, vous collaborerez étroitement avec les équipes de données et de développement applicatif afin de concevoir et mettre en œuvre des solutions pratiques en
intelligence artificielle, apprentissage automatique et GenAI
répondant aux besoins d’affaires d’Irth.
Vous travaillerez notamment sur des problématiques liées à la
prévention des dommages, l’intégrité des actifs, la gestion foncière et la mobilisation des parties prenantes .
La personne idéale est à l’aise dans un environnement couvrant l’exploration et l’analyse de données, l’apprentissage automatique, l’expérimentation avec les technologies
NLP/LLM, le développement logiciel et la mise en production de solutions.
Responsabilités principalesIA, NLP et GenAI
Concevoir, prototyper et évaluer des solutions
LLM/NLP
afin de tester des hypothèses et de répondre à des besoins d’affaires et techniques.
Développer des solutions pour différents cas d’utilisation, notamment :
Classification de texte
Extraction d’entités
Recherche sémantique
Résumé automatique
Autres applications de traitement du langage naturel et d’intelligence artificielle
Expérimenter différentes approches, modèles et techniques afin d’identifier les solutions les plus pertinentes.
Évaluer la qualité, la performance et la pertinence des modèles avant leur passage en production.
Data Science et Databricks
Explorer, préparer, transformer et analyser les données de façon autonome avec
Databricks .
Développer et améliorer les pipelines de données nécessaires aux modèles d’apprentissage automatique et aux solutions d’IA.
Préparer les données pour l’entraînement, l’évaluation et l’utilisation des modèles.
Identifier les enjeux liés à la qualité, à la structure et à la disponibilité des données et proposer des améliorations.
Développement et mise en production
Transformer les prototypes et preuves de concept concluants en
solutions prêtes pour la production .
Développer du code propre, modulaire, maintenable et bien testé.
Appliquer de bonnes pratiques de
génie logiciel et de conception orientée objet .
Analyser le code existant, les pipelines de données et les applications afin de déterminer ce qui doit être préservé, amélioré, consolidé ou repensé.
Améliorer la fiabilité, l’évolutivité, les performances et la maintenabilité des solutions existantes.
Collaboration et architecture
Collaborer étroitement avec les équipes de
data engineering, développement applicatif et ingénierie
afin d’assurer une intégration efficace entre Databricks, les pipelines de données, les modèles et les services applicatifs.
Participer aux décisions techniques et architecturales liées aux solutions de data science et d’IA.
Formuler des recommandations favorisant des solutions efficaces, évolutives et faciles à maintenir.
Contribuer à l’établissement et à l’amélioration des pratiques de développement, de tests et de déploiement.
Collaborer avec les équipes techniques et les parties prenantes afin de traduire les besoins d’affaires en solutions concrètes.
À quoi ressemble le succès dans ce rôleDans ce rôle, vous contribuerez à faire passer les initiatives d’ IA et de data science d’Irth de l’expérimentation initiale à des solutions fiables et utilisées en production .
Votre contribution se traduira notamment par :
Des prototypes d’IA transformés en solutions de production fiables.
Des pipelines de données robustes et évolutifs.
Des capacités d’apprentissage automatique et de GenAI réutilisables.
Du code propre, testé et maintenable.
Une meilleure intégration entre les données, les modèles et les applications.
Une valeur mesurable pour les produits et les secteurs d’activité d’Irth.
Exigences et profil recherché
Expérience en
data science, apprentissage automatique ou domaine connexe .
Expérience pratique en développement Python et en manipulation de données.
Expérience avec les concepts et techniques de
machine learning .
Intérêt ou expérience pratique en
NLP, LLM et GenAI .
Expérience avec
Databricks
et les environnements de traitement de données.
Solides connaissances en développement logiciel, notamment :
Conception orientée objet
Tests automatisés
Modularité et réutilisabilité du code
Contrôle de version
Bonnes pratiques de développement
Capacité à comprendre et à améliorer du code et des pipelines existants.
Capacité à transformer rapidement une idée ou un prototype en solution robuste.
Esprit analytique, autonomie et capacité à résoudre des problèmes complexes.
Excellentes aptitudes à la collaboration avec des équipes multidisciplinaires.
Langues et localisation
Forte préférence pour les candidat(e)s
résidant au Québec .
Maîtrise du
français, à l’oral comme à l’écrit, considérée comme un atout important.
Bonne maîtrise de l’anglais, à l’oral comme à l’écrit, afin de collaborer avec les équipes et parties prenantes à travers l’Amérique du Nord.
Poste entièrement
en télétravail au Canada, avec une préférence pour les candidat(e)s basés au Québec.
About Irth SolutionsIrth Solutions is a leading provider of cloud-based SaaS solutions for damage prevention, asset integrity, stakeholder engagement, and land management. Our technology helps energy, utility, telecommunications, and infrastructure organizations protect and manage critical network infrastructure.
With nearly three decades of industry experience, Irth serves customers across North America and continues to expand its platform through data-driven and AI-powered capabilities.
About the RoleWe are seeking a
Data Scientist
to help analyze, improve, and evolve existing codebases and data-processing pipelines into robust, scalable, and maintainable solutions.
In this role, you will work closely with our data and application development teams to develop practical AI and machine learning solutions that support Irth’s core business areas, including
Damage Prevention, Asset Integrity, Land Management, and Stakeholder Engagement .
The ideal candidate is comfortable working across data exploration, machine learning, NLP/LLM experimentation, software development, and productionization.
Key Responsibilities
Design, prototype, and evaluate
LLM/NLP solutions
to test hypotheses and address business and technical needs, including:
Text classification
Entity extraction
Semantic search
Summarization
Other natural language processing and AI applications
Translate successful prototypes into
production-ready solutions
using clean, modular, maintainable, and well-tested code.
Apply sound
object-oriented design and software engineering practices
when developing and restructuring solutions.
Analyze and understand existing codebases, data pipelines, and applications to determine what should be preserved, improved, consolidated, or redesigned.
Explore, prepare, transform, and analyze data independently using
Databricks
to support machine learning models and data-processing pipelines.
Collaborate closely with the data engineering and application development teams to ensure effective integration between
Databricks, data pipelines, models, and application services .
Participate in technical discussions and architectural decisions, providing recommendations for effective and maintainable solutions.
Help establish development practices that improve the reliability, scalability, testing, and maintainability of data science solutions.
Work collaboratively with engineering, data, and leadership teams to translate business requirements into practical technical solutions.
What Success Looks LikeIn this role, you will help Irth move AI and data science initiatives from
early-stage experimentation to reliable production solutions. You will contribute to building scalable data pipelines, reusable machine learning capabilities, and maintainable software that delivers measurable value across Irth’s products and industries.
AI Use in Hiring
As part of our hiring process, this role may use artificial intelligence or automated tools to assist in reviewing and screening applications. These tools support, but do not replace, human judgment in hiring decisions.
Role Type
This is a Back fill position.
Compensation
The salary range for this role is CAD $ 80K-120K. This range reflects the base salary only and does not include any other compensation components. Any offers made are dependent on factors including and not limited to experience, skills, and location.
Required Qualifications
3-5 years of experience
in data science, machine learning, or ML engineering, with demonstrated experience developing production-quality code beyond notebooks.
Master’s degree or equivalent professional experience
in data science, machine learning, computer science, statistics, or a related field, with a strong foundation in statistics and modeling methodologies.
Hands‑on experience developing
NLP and/or LLM-based solutions, including:
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Embeddings and similarity search, including cosine similarity
Hybrid search combining BM25 and semantic search
Text deduplication techniques such as fuzzy matching and MinHash
Text classification and Named Entity Recognition (NER)
Search re-ranking
Prompt engineering
Strong proficiency in
Python, including experience with pandas, scikit-learn, PyTorch, and other relevant machine learning libraries.
Strong understanding of the
object-oriented programming, clean code, and software design principles .
Strong data analysis skills with experience applying statistical methods such as
exploratory data analysis, hypothesis testing, and statistical modeling .
Hands‑on experience with
Databricks or a comparable data/analytics platform, including the ability to independently explore, transform, and prepare data.
Solid understanding of the
machine learning lifecycle, including model training, evaluation, deployment, and production monitoring for issues such as model drift and data quality.
Experience designing and developing
REST APIs
to expose data, models, or analytical results to downstream applications.
Strong written and verbal
communication skills, with the ability to collaborate effectively across technical teams with different responsibilities and priorities.
Nice-to-Have Qualifications
Experience working with
news, social media, or other large-scale unstructured text data, including media monitoring, web scraping, or APIs.
Domain knowledge or professional experience in
communications, public relations, media, or related industries .
Familiarity with the broader
LLM ecosystem, including vector databases/stores, RAG frameworks, and fine-tuning NLP models.
Experience with
MLflow or similar experiment-tracking and model-management tools .
Basic knowledge of
TypeScript and Node.Js .
Experience with
CI/CD practices and version control, including Git, GitHub Actions, or equivalent tools.
AI Use in HiringAs part of our hiring process, this role may use artificial intelligence or automated tools to assist with reviewing and screening applications. These tools support, but do not replace, human judgment in making hiring decisions.
Role TypeThis is a Backfill position.
CompensationThe salary range for this role is CAD $80K-120K
This range reflects the
base salary only
and does not include any additional compensation components. Any offer of employment is dependent on several factors, including, but not limited to, the candidate’s experience, skills, qualifications, and location.
Qualifications requises
3 à 5 ans d’expérience
en data science, en apprentissage automatique ou en ingénierie ML, avec une expérience démontrée dans le développement de code de qualité production, au-delà des environnements de notebooks.
Maîtrise ou expérience professionnelle équivalente
en data science, en apprentissage automatique, en informatique, en statistiques ou dans un domaine connexe, avec de solides connaissances en statistiques et en méthodologies de modélisation.
Expérience pratique dans le développement de
solutions NLP et/ou basées sur des LLM, notamment :
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Embeddings et recherche par similarité, notamment la
similarité cosinus
Recherche hybride combinant
BM25 et recherche sémantique
Techniques de déduplication de texte, notamment le
fuzzy matching et MinHash
Classification de texte et
reconnaissance d’entités nommées (NER)
Re‑ranking des résultats de recherche
Prompt engineering
Excellente maîtrise de
Python, incluant une expérience pratique avec
pandas, scikit-learn, PyTorch
et d’autres bibliothèques pertinentes d’apprentissage automatique.
Solide compréhension de la
programmation orientée objet, du code propre et des principes de conception logicielle .
Solides compétences en analyse de données et expérience dans l’application de méthodes statistiques, notamment :
Analyse exploratoire des données
Tests d’hypothèses
Modélisation statistique
Expérience pratique avec
Databricks ou une plateforme de données et d’analytique comparable, incluant la capacité à explorer, transformer et préparer les données de façon autonome.
Bonne compréhension du
cycle de vie complet de l’apprentissage automatique, incluant la détection de la dérive des modèles et le suivi de la qualité des données.
Expérience dans la conception et le développement d’ API REST
permettant d’exposer des données, des modèles ou des résultats analytiques aux applications en aval.
Excellentes compétences en
communication écrite et orale, en français et en anglais, et capacité à collaborer efficacement avec des équipes techniques aux responsabilités et priorités variées.
Atouts
Expérience avec des données provenant de
sources d’actualité, de médias sociaux ou d’autres sources de texte non structuré à grande échelle, notamment dans les domaines de la surveillance des médias, du web scraping ou de l’utilisation d’API.
Connaissance du domaine ou expérience professionnelle en
communications, relations publiques, médias
ou dans des secteurs connexes.
Bonne connaissance de l’ écosystème LLM, notamment :
Bases de données vectorielles et vector stores
Frameworks RAG
Fine-tuning de modèles NLP
Expérience avec
MLflow
ou des outils similaires de suivi des expérimentations et de gestion du cycle de vie des modèles.
Connaissances de base en
TypeScript et Node.Js .
Expérience avec les pratiques de
CI/CD et de contrôle de version, notamment
Git, GitHub Actions
ou des outils équivalents.
Utilisation de l’IA dans le processus de recrutementDans le cadre de notre processus de recrutement, ce poste peut faire appel à des outils d’intelligence artificielle ou à des solutions automatisées afin de soutenir l’examen et la présélection des candidatures.
Ces outils sont utilisés pour appuyer le jugement humain dans le processus de recrutement et
ne remplacent pas la prise de décision humaine .
Type de posteIl s’agit d’un
poste de remplacement (backfill) .
RémunérationLa fourchette salariale pour ce poste est de
80 000 $ à 120 000 $ CAD .
Cette fourchette correspond uniquement au
salaire de base
et n’inclut aucune autre composante de rémunération.
L’offre finale peut varier en fonction de plusieurs facteurs, notamment l’expérience, les compétences, les qualifications et le lieu de résidence du ou de la candidat(e).
Benefits
Competitive Salary
- A competitive compensation package based on experience and qualifications.
Medical, Dental, and Vision Insurance
- Comprehensive insurance coverage to support you and your family.
401(k) Plan with Company Match.
Generous Paid Time Off (PTO)
- Time off to support work-life balance and personal needs.
Company-Paid Holidays
- Paid holidays throughout the year.
Flexible Work Options
- Work-from-home opportunities are available, depending on role and business needs.
On-Call Compensation
- Additional pay for eligible on-call shifts.
Avantages sociaux
Salaire compétitif
- Une rémunération concurrentielle basée sur l'expérience et les qualifications.
Assurance médicale, dentaire et visuelle
- Une couverture d'assurance complète pour vous et votre famille.
Régime de retraite avec contribution de l'employeur .
Congés payés généreux
- Du temps libre pour favoriser l'équilibre travail-vie personnelle.
Jours fériés payés par l'entreprise
- Congés payés tout au long de l'année.
Modalités de travail flexibles
- Possibilité de télétravail selon le poste et les besoins de l'entreprise.
Compensation pour disponibilité
- Rémunération additionnelle pour les quarts de garde admissibles.
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