Spécialiste En Apprentissage Automatique Appliqué

Spécialiste en apprentissage automatique appliquéMontréal, QC, CA
À titre d'ingénieur(e) en apprentissage automatique, vous développerez, déploierez et améliorerez continuellement des solutions d'IA et d'apprentissage automatique évolutives afin de résoudre des problèmes d'affaires significatifs et d'améliorer la prise de décision, l'efficacité des processus de travail et l'automatisation au sein de l'organisation. Vous travaillerez à l'intersection de la science des données, du développement logiciel et du MLOps afin de transformer des prototypes en systèmes de production fiables, de maintenir la précision et la fiabilité des modèles dans le temps et de collaborer avec différentes parties prenantes pour transformer les besoins d'affaires en solutions techniques pratiques et de qualité.
Ce que nous offronsEn plus d’un travail à la hauteur de vos ambitions, comprenant des mandats variés et riches en apprentissage, se joindre à Velan, c’est faire partie d’une équipe passionnée, et bénéficier de conditions de travail exceptionnelles :
Salaire et bonification compétitifs
Programme d’assurances généreux
Service de télémédecine accessible 24/7
Contribution de l’employeur à 5 % à un régime de retraite
Politique de vacances concurrentielle
Congé payé pendant les Fêtes
Remboursement des frais d’adhésion à un ordre professionnel
Contribution au remboursement des frais de scolarité
Remboursement des frais de gym annuels et autres initiatives bien-être
Stationnement gratuit sur place
Événements d’entreprise (santé, famille, sport, etc.)
Cheminement de carrière rapide et opportunités de développement professionnel
Responsabilités
Concevoir, développer et déployer des modèles d'apprentissage automatique répondant à des enjeux d'affaires à forte valeur ajoutée et favorisant l'automatisation des processus à grande échelle.
Développer et maintenir des pipelines ML de bout en bout comprenant l'ingestion des données, l'ingénierie des caractéristiques (features), l'entraînement, l'évaluation, le déploiement, l'inférence et la surveillance des modèles.
Convertir des preuves de concept en solutions de production robustes, performantes, évolutives et fiables malgré l'évolution des données.
Soutenir le développement de systèmes autonomes et multi-agents capables de raisonner, planifier, exécuter des tâches et s'intégrer aux outils, bases de données, API et services de l'entreprise.
Surveiller les modèles déployés afin de détecter toute dégradation des performances, dérive des données, biais ou problématique d'équité, et les réentraîner ou recalibrer lorsque nécessaire.
Collaborer avec les experts métier, les ingénieurs et les parties prenantes afin de définir les besoins, cadrer les problématiques, traduire les objectifs en solutions techniques et communiquer clairement les résultats.
Appliquer les meilleures pratiques de développement logiciel, notamment la gestion de versions, les revues de code, les tests automatisés, le CI/CD, la conteneurisation et l'orchestration.
Contribuer aux décisions d'architecture des systèmes ML et aux choix technologiques, en assurant leur alignement avec les plateformes de données, l'infrastructure et les normes technologiques de l'entreprise.
Favoriser une gouvernance rigoureuse des données et des modèles grâce à une documentation claire, à la reproductibilité, à l'explicabilité et à l'auditabilité des solutions ML
Profil recherché
Baccalauréat en informatique, mathématiques, génie logiciel, science des données ou dans un domaine technique connexe.
Excellente maîtrise de Python et R, avec une connaissance d'autres langages comme Java ou C++.
Expérience pratique avec des bibliothèques et cadres de développement tels que PyTorch, TensorFlow et Scikit-learn.
Bonne compréhension des fondements de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond, y compris les architectures courantes, les méthodes d'entraînement et les techniques d'évaluation.
Solides bases en développement logiciel : structures de données, algorithmes, complexité informatique, conception de systèmes, gestion de versions, tests et développement modulaire.
Expérience de travail avec les données à l'aide de SQL ou d'autres langages de requête, incluant la manipulation de grands volumes de données, le prétraitement et l'ingénierie des caractéristiques.
Excellentes compétences en communication et en collaboration, avec la capacité d'expliquer des concepts techniques à des interlocuteurs non techniques et de travailler efficacement avec plusieurs équipes.
Qualifications souhaitées
Expérience en MLOps et en gestion du cycle de vie des modèles, notamment la surveillance des modèles, la détection de dérive, la gestion des versions, les magasins de caractéristiques (feature stores) et le réentraînement automatisé.
Expérience du déploiement de solutions ML sur des plateformes infonuagiques telles qu'Azure, AWS ou GCP, à l'aide de technologies comme Docker et Kubernetes.
Connaissance des domaines émergents de l'IA tels que les grands modèles de langage (LLM), la vision par ordinateur, l'apprentissage par renforcement, l'apprentissage sur graphes ou les systèmes agentiques.
Expérience démontrée en matière d'explicabilité des modèles, d'évaluation de l'équité et de détection ou d'atténuation des biais.
Intérêt marqué pour l'IA et l'apprentissage automatique démontré par des contributions open source, des publications, des projets appliqués, des compétitions ou de la formation continue.
Si vous vous reconnaissez dans ce profil et souhaitez relever ce défi, nous serons ravis d’en apprendre plus sur vous!
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