Chef De Service - Données Et Intelligence Artificielle - Responsable Technique - Intégration Des Sys
Air Canada
Appartenir à Air Canada, c’est appartenir à un symbole canadien, Air Canada récemment élue meilleur transporteur aérien en Amérique du Nord. Faites décoller votre carrière en vous joignant à notre équipe novatrice et diversifiée à l’avant-garde du transport aérien de passagers.
La personne qui occupe le poste de chef de service – Données et Intelligence artificielle dirige l’intégration technique, le déploiement et les capacités de préparation à la production requises pour opérationnaliser des produits, des modèles et des agents d’IA, ainsi que des pipelines de données de soutien dans l’ensemble des environnements d’entreprise d’Air Canada. Elle veille à ce que les solutions d’IA passent d’une architecture et d’une conception technique approuvées à des phases de développement, de tests et de production de manière sécurisée, contrôlée, reproductible et de plus en plus automatisée. Elle dirige les intégrateurs de systèmes d’IA et les spécialistes – Déploiement, établit des modèles d’intégration et de déploiement réutilisables, et travaille avec les équipes de l’ingénierie de l’IA, de l’ingénierie des données, l’ingénierie des plateformes, de l’Architecture, de la Cybersécurité, des opérations infonuagiques et des Opérations de données pour obtenir des résultats de production durables. La personne qui occupe ce poste doit trouver un équilibre entre la rapidité d’ingénierie et la gouvernance d’entreprise, la stabilité opérationnelle, la traçabilité et les contrôles fondés sur les risques.
Le poste peutêtre basé à Montréal ou Toronto.
Responsabilités:
Diriger l’intégration des systèmes d’IA et gérer les spécialistes responsables de la transition des solutions d’IA de conceptions approuvées vers les environnements de l’entreprise.
S’assurer que les produits, les modèles, les agents et les API d’IA et les pipelines de données de soutien sont correctement intégrés aux plateformes d’entreprise et aux systèmes en amont et en aval.
Superviser le déploiement et la configuration des charges de travail liées à l’IA dans l’ensemble des environnements de développement, de mise à l’essai et de production.
Piloter l’infrastructure en tant que code, les pipelines d’intégration et de déploiement, les modèles relatifs aux opérations d’apprentissage automatique (MLOps) et aux opérations liées aux grands modèles de langage (LLMOps), notamment la promotion des applications et des modèles et la gestion des versions, des replis et de l’environnement.
Mettre en place des modèles d’intégration, des composants de déploiement, des gabarits et des processus d’automatisation réutilisables afin de réduire les tâches d’ingénierie propres à la solution et d’accélérer l’adoption.
Collaborer avec les chefs des Produits – Intelligence artificielle, les scientifiques des données, les ingénieurs – Intelligence artificielle, les architectes de solutions, les architectes informatiques de l’entreprise, la Cybersécurité, les opérations infonuagiques, l’ingénierie des plateformes et les Opérations de données pour traduire les conceptions en versions prêtes pour la production.
Définir et appliquer des critères de préparation à la production, notamment en ce qui concerne la surveillance, la journalisation, les alertes, les guides d’exploitation, la documentation de soutien, les responsabilités opérationnelles et les procédures de récupération.
S’assurer que les intégrations et les déploiements répondent aux exigences en matière d’architecture, de cybersécurité, d’infrastructure, de gouvernance des données, de protection des renseignements personnels et d’exploitation.
Mettre en œuvre des contrôles fondés sur les risques et comprenant les points d’approbation humaine appropriés pour les solutions concernant des données sensibles, des modèles d’IA, des agents autonomes ou des décisions d’affaires importantes.
Diriger la validation technique, la préparation de la mise en service, la vérification après le déploiement et la transition ordonnée vers un soutien opérationnel stable.
Définir et assurer le suivi des mesures de la réussite des déploiements, de la qualité des intégrations, de l’automatisation, de la fiabilité, des remaniements et de la préparation opérationnelle.
Déterminer les problèmes récurrents en matière d’intégration et de déploiement et améliorer les pratiques d’ingénierie, les normes et les outils réutilisables en amont.
Gérer la demande, les priorités, la capacité, les dépendances et les engagements en matière de prestation pour la fonction d’intégration des systèmes d’intelligence artificielle.
Diriger, encadrer et perfectionner une équipe technique à haut rendement, établir des responsabilités claires et soutenir l’avancement professionnel.
Assurer le leadership lors de mises en œuvre complexes ou à haut risque et agir à titre de personne-ressource pour les recours hiérarchiques en ce qui concerne les problèmes d’intégration et de déploiement.
Gérer les relations avec les partenaires technologiques et les fournisseurs externes qui complètent les capacités de prestation internes.
Maintenir ses connaissances à jour sur les pratiques d’ingénierie liées à l’IA, à l’infonuagique, à l’intégration, au déploiement et à la production, et évaluer leur applicabilité à Air Canada.
Qualifications
Diplôme universitaire en informatique, en ingénierie, en technologie de l’information ou dans un domaine connexe, ou expérience de travail équivalente.
Au moins sept ans d’expérience en technologies à différents échelons, dont au moins trois ans à un poste de direction d’équipes techniques au sein d’un environnement d’entreprise vaste et complexe.
Expérience avérée de l’intégration des systèmes, de l’ingénierie infonuagique, de l’ingénierie des plateformes, du développement et de l’exploitation, de la distribution de logiciels ou des activités de production.
Excellente compréhension des pipelines d’intégration et de déploiement, du contrôle des sources à l’aide de Git, des stratégies d’embranchement, des tests automatisés, de l’infrastructure en tant que code, des pipelines de déploiement et du déploiement dans différents environnements.
Connaissance pratique des écosystèmes de données et d’IA modernes, notamment Azure, Snowflake, Databricks, Azure DevOps ou GitHub, des plateformes d’orchestration et des outils de déploiement de l’IA et de l’apprentissage automatique.
Compréhension des concepts relatifs aux opérations d’apprentissage automatique (MLOps) et aux opérations liées aux grands modèles de langage (LLMOps), au déploiement des modèles et des applications, à la gestion des versions, à l’observabilité et à la gestion du cycle de vie de la production.
Expérience de l’intégration d’API, des pipelines de données, des services infonuagiques, des contrôles de l’identité et des accès, des applications d’entreprise et des composants dirigés par les événements.
Excellente connaissance des pratiques de l’entreprise en ce qui a trait à l’architecture informatique, à la cybersécurité, aux changements, aux versions et à la gestion des services TI.
Capacité avérée à établir un équilibre entre la gouvernance, les risques liés à la production et les contrôles, et la rapidité d’exécution et l’automatisation.
Aptitudes avérées pour le leadership humain, la gestion des parties prenantes, la communication, la prise de décision et la résolution de problèmes.
Faire preuve de ponctualité et fiabilité avérées pour favoriser la réussite globale de l’équipe dans un milieu trépidant.
Expérience à un poste critique sur le plan opérationnel dans le secteur de l’aviation ou du transport, ou dans un autre secteur hautement réglementé, un atout.
Conditions d’emploi :Les candidats doivent être admissibles à travailler dans le pays concerné au moment où une offre d’emploi est présentée et sont responsables de l’obtention des permis de travail, visas ou autres autorisations nécessaires. La preuve de l’admissibilité doit être fournie avant la date de début.
Exigences LinguistiquesÀ compétences égales, la préférence sera accordée aux candidats bilingues.
Diversité et inclusionAir Canada est résolument engagée en faveur de la diversité et de l’inclusion et vise à créer un milieu de travail sain, accessible et gratifiant qui met en valeur la contribution unique de nos employés au succès de notre entreprise.
En tant qu'employeur qui garantit l'égalité d'accès à l'emploi, nous encourageons les candidatures les plus diverses afin de pouvoir nous doter d’un effectif varié et représentatif de nos clients et des communautés où nous vivons et offrons nos services.
Air Canada remercie tous les candidats de leur intérêt, mais seules les personnes sélectionnées pour une entrevue seront contactées.
#J-18808-Ljbffr
La personne qui occupe le poste de chef de service – Données et Intelligence artificielle dirige l’intégration technique, le déploiement et les capacités de préparation à la production requises pour opérationnaliser des produits, des modèles et des agents d’IA, ainsi que des pipelines de données de soutien dans l’ensemble des environnements d’entreprise d’Air Canada. Elle veille à ce que les solutions d’IA passent d’une architecture et d’une conception technique approuvées à des phases de développement, de tests et de production de manière sécurisée, contrôlée, reproductible et de plus en plus automatisée. Elle dirige les intégrateurs de systèmes d’IA et les spécialistes – Déploiement, établit des modèles d’intégration et de déploiement réutilisables, et travaille avec les équipes de l’ingénierie de l’IA, de l’ingénierie des données, l’ingénierie des plateformes, de l’Architecture, de la Cybersécurité, des opérations infonuagiques et des Opérations de données pour obtenir des résultats de production durables. La personne qui occupe ce poste doit trouver un équilibre entre la rapidité d’ingénierie et la gouvernance d’entreprise, la stabilité opérationnelle, la traçabilité et les contrôles fondés sur les risques.
Le poste peutêtre basé à Montréal ou Toronto.
Responsabilités:
Diriger l’intégration des systèmes d’IA et gérer les spécialistes responsables de la transition des solutions d’IA de conceptions approuvées vers les environnements de l’entreprise.
S’assurer que les produits, les modèles, les agents et les API d’IA et les pipelines de données de soutien sont correctement intégrés aux plateformes d’entreprise et aux systèmes en amont et en aval.
Superviser le déploiement et la configuration des charges de travail liées à l’IA dans l’ensemble des environnements de développement, de mise à l’essai et de production.
Piloter l’infrastructure en tant que code, les pipelines d’intégration et de déploiement, les modèles relatifs aux opérations d’apprentissage automatique (MLOps) et aux opérations liées aux grands modèles de langage (LLMOps), notamment la promotion des applications et des modèles et la gestion des versions, des replis et de l’environnement.
Mettre en place des modèles d’intégration, des composants de déploiement, des gabarits et des processus d’automatisation réutilisables afin de réduire les tâches d’ingénierie propres à la solution et d’accélérer l’adoption.
Collaborer avec les chefs des Produits – Intelligence artificielle, les scientifiques des données, les ingénieurs – Intelligence artificielle, les architectes de solutions, les architectes informatiques de l’entreprise, la Cybersécurité, les opérations infonuagiques, l’ingénierie des plateformes et les Opérations de données pour traduire les conceptions en versions prêtes pour la production.
Définir et appliquer des critères de préparation à la production, notamment en ce qui concerne la surveillance, la journalisation, les alertes, les guides d’exploitation, la documentation de soutien, les responsabilités opérationnelles et les procédures de récupération.
S’assurer que les intégrations et les déploiements répondent aux exigences en matière d’architecture, de cybersécurité, d’infrastructure, de gouvernance des données, de protection des renseignements personnels et d’exploitation.
Mettre en œuvre des contrôles fondés sur les risques et comprenant les points d’approbation humaine appropriés pour les solutions concernant des données sensibles, des modèles d’IA, des agents autonomes ou des décisions d’affaires importantes.
Diriger la validation technique, la préparation de la mise en service, la vérification après le déploiement et la transition ordonnée vers un soutien opérationnel stable.
Définir et assurer le suivi des mesures de la réussite des déploiements, de la qualité des intégrations, de l’automatisation, de la fiabilité, des remaniements et de la préparation opérationnelle.
Déterminer les problèmes récurrents en matière d’intégration et de déploiement et améliorer les pratiques d’ingénierie, les normes et les outils réutilisables en amont.
Gérer la demande, les priorités, la capacité, les dépendances et les engagements en matière de prestation pour la fonction d’intégration des systèmes d’intelligence artificielle.
Diriger, encadrer et perfectionner une équipe technique à haut rendement, établir des responsabilités claires et soutenir l’avancement professionnel.
Assurer le leadership lors de mises en œuvre complexes ou à haut risque et agir à titre de personne-ressource pour les recours hiérarchiques en ce qui concerne les problèmes d’intégration et de déploiement.
Gérer les relations avec les partenaires technologiques et les fournisseurs externes qui complètent les capacités de prestation internes.
Maintenir ses connaissances à jour sur les pratiques d’ingénierie liées à l’IA, à l’infonuagique, à l’intégration, au déploiement et à la production, et évaluer leur applicabilité à Air Canada.
Qualifications
Diplôme universitaire en informatique, en ingénierie, en technologie de l’information ou dans un domaine connexe, ou expérience de travail équivalente.
Au moins sept ans d’expérience en technologies à différents échelons, dont au moins trois ans à un poste de direction d’équipes techniques au sein d’un environnement d’entreprise vaste et complexe.
Expérience avérée de l’intégration des systèmes, de l’ingénierie infonuagique, de l’ingénierie des plateformes, du développement et de l’exploitation, de la distribution de logiciels ou des activités de production.
Excellente compréhension des pipelines d’intégration et de déploiement, du contrôle des sources à l’aide de Git, des stratégies d’embranchement, des tests automatisés, de l’infrastructure en tant que code, des pipelines de déploiement et du déploiement dans différents environnements.
Connaissance pratique des écosystèmes de données et d’IA modernes, notamment Azure, Snowflake, Databricks, Azure DevOps ou GitHub, des plateformes d’orchestration et des outils de déploiement de l’IA et de l’apprentissage automatique.
Compréhension des concepts relatifs aux opérations d’apprentissage automatique (MLOps) et aux opérations liées aux grands modèles de langage (LLMOps), au déploiement des modèles et des applications, à la gestion des versions, à l’observabilité et à la gestion du cycle de vie de la production.
Expérience de l’intégration d’API, des pipelines de données, des services infonuagiques, des contrôles de l’identité et des accès, des applications d’entreprise et des composants dirigés par les événements.
Excellente connaissance des pratiques de l’entreprise en ce qui a trait à l’architecture informatique, à la cybersécurité, aux changements, aux versions et à la gestion des services TI.
Capacité avérée à établir un équilibre entre la gouvernance, les risques liés à la production et les contrôles, et la rapidité d’exécution et l’automatisation.
Aptitudes avérées pour le leadership humain, la gestion des parties prenantes, la communication, la prise de décision et la résolution de problèmes.
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Expérience à un poste critique sur le plan opérationnel dans le secteur de l’aviation ou du transport, ou dans un autre secteur hautement réglementé, un atout.
Conditions d’emploi :Les candidats doivent être admissibles à travailler dans le pays concerné au moment où une offre d’emploi est présentée et sont responsables de l’obtention des permis de travail, visas ou autres autorisations nécessaires. La preuve de l’admissibilité doit être fournie avant la date de début.
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Diversité et inclusionAir Canada est résolument engagée en faveur de la diversité et de l’inclusion et vise à créer un milieu de travail sain, accessible et gratifiant qui met en valeur la contribution unique de nos employés au succès de notre entreprise.
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