Ingénieur en machine learning/Machine Learning Engineer, ProServe Shared Delivery Team Data & A[...]

Key Job Responsibilities

• Implement end-to-end AI/ML and GenAI projects, from business needs to data preparation, model development, deployment and monitoring.
• Design and implement machine learning pipelines that support high-performance, reliable, scalable and secure ML workloads.
• Design scalable ML solutions and operations (MLOps) using AWS services and leveraging GenAI solutions when applicable.
• Collaborate with cross‑functional teams (Applied Science, DevOps, Data Engineering, Cloud Infrastructure, Applications) to prepare, analyze and operationalize data and AI/ML models.
• Serve as a trusted advisor to customers on AI/ML and GenAI solutions and cloud architectures.
• Share knowledge and best practices within the organization through mentoring, training, publication and creation of reusable artifacts.
• Ensure solutions meet industry standards and support customers in advancing their AI/ML, GenAI and cloud adoption strategies.

Responsabilités clés (French)

• Mise en œuvre de projets IA/AA et GenIA de bout en bout : comprendre les besoins métiers, préparer les données, développer des modèles, déployer et surveiller les solutions.
• Conception et implémentation de pipelines d’apprentissage automatique prenant en charge des charges de travail ML haute performance, fiables, évolutives et sécurisées.
• Architecture de solutions ML évolutives et d’opérations ML (MLOps) via les services AWS, en utilisant des solutions GenIA lorsque pertinent.
• Collaboration avec des équipes transverses (Science appliquée, DevOps, Ingénierie des données, Infrastructure cloud, Applications) pour préparer, analyser et opérationnaliser données et modèles IA/AA.
• Conseil stratégique aux clients sur les architectures cloud et solutions IA/AA/GenIA en tant qu’expert de confiance.
• Partage des connaissances et bonnes pratiques au sein de l’organisation via mentorat, formations, publications et création d’artefacts réutilisables.
• Garantie de conformité aux normes de l’industrie et accompagnement des clients dans l’avancement de leurs stratégies IA/AA, GenIA et cloud.

Ce poste implique un contact direct avec les clients et peut nécessiter des déplacements occasionnels sur leurs sites selon les besoins.

Basic Qualifications

• Experience implementing AWS services in a variety of distributed computing environments.
• 5+ years of experience in cloud architecture and implementation.
• 5+ years of experience in data or software or machine learning engineering, with a strong understanding of distributed computing (e.g., data pipelines, distributed training and inference, ML infrastructure design).
• 3+ 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 on cloud services (e.g., Amazon SageMaker or similar).
• 3+ years in developing with 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 TensorFlow, PyTorch.
• Bilingualism French and English required for Quebec.

Qualifications de base (French)

• Expérience dans la mise en œuvre des services AWS dans divers environnements informatiques distribués.
• Plus de 5 ans d’expérience en architecture et implémentation de solutions cloud.
• Plus de 5 ans d’expérience en génie des données, des logiciels ou de l’apprentissage machine, avec une solide compréhension de l’informatique distribuée (ex. pipelines de données, entraînement et inférence distribués, conception d’infrastructures d’apprentissage automatique).
• Plus de 3 ans d’expérience dans le développement de plateformes de modélisation prédictive, de traitement automatique du langage naturel et d’apprentissage profond, avec une expérience avérée de la création, de l’hébergement et du déploiement de modèles d’apprentissage automatique sur des services infonuagiques (ex. Amazon SageMaker ou services infonuagiques similaires).
• Plus de 3 ans d’expérience en développement avec SQL, Python et au moins un autre langage de programmation (ex. Java, Scala, JavaScript, TypeScript).
• Maîtrise des principales bibliothèques et cadres d’apprentissage machine tels que TensorFlow et PyTorch.

Preferred Qualifications

• 5+ years of IT implementation experience.
• Experience and technical expertise in design and implementation of cloud computing technologies.
• Experience leading the design, development and deployment of business software at scale or recent hands‑on technology infrastructure, network, compute, storage and virtualization experience.
• AWS experience preferred, with proficiency in a wide range of AWS services (e.g., SageMaker, Bedrock, EC2, ECS, EKS, OpenSearch, Step Functions, VPC, CloudFormation).
• AWS Professional level certifications (e.g., Solutions Architect Professional, DevOps Engineer Professional) preferred.
• Experience with automation and scripting (e.g., Terraform, Python).
• Knowledge of common security and compliance standards (e.g., HIPAA, GDPR).
• Strong communication skills with the ability to explain technical concepts to both technical and non‑technical audiences.
• 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 with MLOps tools (e.g., MLFlow, Kubeflow) and orchestration tools (e.g., Airflow, AWS Step Functions).
• Experience building applications using Generative AI tools and technologies (LLMs, Vector Stores, Orchestrators such as LangChain, Prompt Engineering).
• Experience developing Infrastructure as Code (e.g., CloudFormation, CDK, Terraform), containers and CI/CD pipelines.

Qualifications préférées (French)

• Plus de 5 ans d’expérience en implémentation informatique.
• Expérience et expertise technique en conception et mise en œuvre de technologies d’infonuagique.
• Expérience dans la conception, le développement et le déploiement de logiciels d’entreprise à grande échelle ou expérience pratique récente en infrastructure technologique, réseau, calcul, stockage et virtualisation.
• Expérience AWS souhaitée, avec maîtrise d'une large gamme de services AWS (ex. SageMaker, Bedrock, EC2, ECS, EKS, OpenSearch, Step Functions, VPC, CloudFormation).
• Certifications AWS de niveau professionnel (ex. Solutions Architect Professional, DevOps Engineer Professional) souhaitées.
• Expérience en automatisation et en scripting (ex. Terraform, Python).
• Connaissance des normes de sécurité et de conformité courantes (ex. HIPAA, RGPD).
• Excellentes compétences en communication, avec la capacité d'expliquer des concepts techniques à des publics techniques et non techniques.
• Expérience en création de pipelines de ML avec les meilleures pratiques MLOps, notamment : prétraitement des données, hébergement des modèles, sélection des caractéristiques, optimisation des hyperparamètres, entraînement distribué, entraînement GPU, déploiement, surveillance, etc.
• Expérience des outils MLOps (ex. MLFlow, Kubeflow) et des outils d’orchestration (ex. Airflow, AWS Step Functions).
• Expérience dans le développement d'applications utilisant des outils et des technologies d'IA générative (LLM, Vector Stores, orchestrateurs tels que LangChain, Prompt Engineering).
• Expérience du développement d’infrastructure en tant que code (ex. CloudFormation, CDK, Terraform), de conteneurs et de pipelines CI/CD.

Benefits

• Health, dental, vision, prescription medication coverage and basic life & AD&D insurance.
• Registered Retirement Savings Plan (RRSP).
• Deferred Profit Sharing Plan (DPSP).
• Paid time off.
• Additional resources to improve health and well‑being.

Compensation

• Base salary range in Canada: CAD 99,900.00 – 166,900.00 annually (regional variations).

EEO Statement

Amazon is an equal opportunity employer and does not discriminate on the basis of protected veteran status, disability, or other legally protected status.

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.