Machine Learning Engineer

Ingénieur(e) Machine Learning (ML) - Role in Montreal, QC - French Fluency requiredNous avons commencé notre aventure en 2001 en tant que petite équipe de spécialistes en technologie autofinancée. Depuis, notre organisation s’est développée pour compter plus de 17 000 collaborateurs répartis dans 58 bureaux à travers 22 pays, présents sur les principaux marchés mondiaux.
Des solutions technologiques innovantes au service des entreprisesAujourd’hui, nous sommes un cabinet mondial de conseil numérique de premier plan, offrant des solutions technologiques innovantes aux entreprises. En tant que partenaire de confiance, nous sommes constamment à l’avant-garde du changement et accompagnons nos clients dans leurs parcours d’optimisation et de modernisation numériques.
Des solutions personnalisées de bout en boutNotre expertise en intelligence artificielle, conseil, données, numérique, Cloud & DevOps et ingénierie logicielle nous permet d’offrir des solutions complètes et personnalisées qui génèrent de la valeur et favorisent la croissance des entreprises.
Le rôleNous recherchons un(e) Ingénieur(e) Machine Learning pour concevoir, développer et industrialiser des solutions avancées en intelligence artificielle et en gestion des données. Ce rôle est axé sur la mise en œuvre de capacités évolutives de machine learning et d’IA générative tout en développant des plateformes de données robustes et infonuagiques au sein de l’écosystème Azure.
Les responsabilités
Recueillir et analyser les besoins analytiques des utilisateurs d’affaires et des parties prenantes.
Concevoir et développer des plateformes et systèmes de collecte de données soutenant diverses initiatives d’affaires.
Développer, intégrer et maintenir des pipelines de données pour l’ingestion, la transformation et la consolidation de données provenant de multiples sources.
Produire la documentation technique ainsi que les spécifications de mapping des données.
Concevoir, développer et déployer des solutions de machine learning et d’intelligence artificielle générative.
Développer des algorithmes, prototypes et preuves de concept dans le cadre de projets complexes.
Intégrer et industrialiser des modèles d’IA selon les meilleures pratiques MLOps et LLMOps.
Surveiller, maintenir, optimiser et assurer le support des environnements de production.
Concevoir et déployer des API REST permettant l’intégration des modèles et des services de données.
Identifier les opportunités d’amélioration et recommander des optimisations des plateformes et services de gestion de données.
Collaborer avec les équipes d’architecture, d’infrastructure et d’ingénierie afin d’assurer l’évolutivité, la résilience et la sécurité des solutions.
Les qualifications requisesCompétences générales
Excellente compréhension de l’écosystème des données et des technologies.
Esprit stratégique et fortes capacités de résolution de problèmes.
Excellentes aptitudes en communication et en relations interpersonnelles.
Capacité à travailler efficacement dans un environnement Agile et collaboratif.
Compétences techniques
IA & NLP : OpenAI, ingénierie de prompts (Prompt Engineering), fine-tuning et intégration de modèles d’IA générative.
MLOps & LLMOps : déploiement, orchestration, gouvernance et opérationnalisation des modèles d’intelligence artificielle.
ETL/ELT & Intégration de données : Azure Data Factory et architecture Medallion (Bronze/Silver/Gold).
Monitoring & Observabilité : Azure Monitor, Azure Log Analytics, Splunk, Dynatrace.
Sécurité & Gestion des accès : Azure Key Vault, Entra ID (Azure AD).
Résilience & Reprise après sinistre : concepts de RTO, RPO, réplication, basculement (failover) et mécanismes de relève (fallback).
Conception et déploiement d’API : API REST.
Langages de programmation : Python, R.
Mode de travail
Modèle hybride : 2 jours au bureau et 3 jours en télétravail.
Les bénéfices
Une organisation multinationale avec 58 bureaux dans 22 pays et la possibilité de travailler à l’étranger.
15 jours (3 semaines) de congés annuels payés ainsi que 10 jours additionnels de congés personnels (journées flottantes et congés maladie).
Un régime complet d’assurances comprenant l’assurance médicale, dentaire, visuelle, l’assurance vie et l’invalidité de longue durée.
Une politique de travail hybride flexible.
Un régime REER avec contribution de l’employeur pouvant atteindre 4 %.
Une politique de soutien aux certifications et à la formation supérieure.
Un accès illimité à Udemy for Business avec plus de 5 000 formations sélectionnées.
Des opportunités de coaching auprès d’experts issus de nos Financial Innovation Labs (FinLabs) et Centres d’excellence (CoE).
Des projets de pointe auprès des plus grandes banques, institutions financières et compagnies d’assurance mondiales.
Une culture de travail véritablement diversifiée, inclusive et internationale.
La diversité et l’inclusion sont au cœur de notre culture. Synechron est fier d’être un employeur souscrivant au principe de l’égalité des chances et favorisant un environnement de travail inclusif.
Notre initiative de diversité, équité et inclusion (DEI), « Same Difference », vise à promouvoir l’égalité, la diversité et le respect de tous. Nous croyons fermement qu’une main-d’œuvre diversifiée contribue à bâtir des entreprises plus fortes et plus performantes.
Nous encourageons les candidatures de personnes de tous horizons, quelles que soient leur origine ethnique, leur religion, leur âge, leur situation familiale, leur identité de genre, leur orientation sexuelle ou leur handicap.
Toutes les décisions d’embauche chez Synechron sont fondées sur les besoins de l’entreprise, les exigences du poste et les qualifications individuelles, sans discrimination fondée sur le genre, l’identité de genre, l’orientation sexuelle, l’origine ethnique, le handicap, le statut d’ancien combattant ou toute autre caractéristique protégée par la loi.
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