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Spécialiste En Habilitation De L’ia Générative Et De L'Ingénierie Logicielle

Procom

Spécialiste en habilitation de l’IA générative et de l'ingénierie logicielle:Au nom de notre client du secteur des services financiers, Procom recherche un(e) Spécialiste en habilitation de l’IA générative et de l'ingénierie logicielle pour un mandat contractuel. Ce poste est hybride à Montréal.Spécialiste en habilitation de l’IA générative et de l'ingénierie logicielle - Description du poste:Le/La Spécialiste en habilitation de l’IA générative et de l’ingénierie logicielle jouera un rôle stratégique et pratique au sein de l’équipe d’Ingénierie des applications. La personne accompagnera les escouades de services applicatifs dans l’adoption de pratiques modernes d’ingénierie logicielle et de développement en IA générative afin d’améliorer la cohérence, la sécurité, la qualité et l’efficacité de la conception et de la livraison logicielle.Spécialiste en habilitation de l’IA générative et de l'ingénierie logicielle - Responsabilités:

  • Définir, maintenir et promouvoir les pratiques recommandées couvrant le cycle de vie du développement logiciel sécurisé (SSDLC), la conception logicielle, les patrons d’architecture applicative, les tests automatisés, la sécurité applicative, le développement en IA générative et le cycle de vie du développement de l’IA (AIDLC).
  • Accompagner les escouades des services applicatifs dans l’évaluation de leurs pratiques d’ingénierie, l’identification des améliorations et la mise en œuvre d’actions prioritaires.
  • Accompagner les responsables techniques, développeurs et ingénieurs qualité via programmation en binôme, séances de conception, revues de code, ateliers techniques et démonstrations pratiques.
  • Favoriser l’utilisation responsable de GitHub Copilot et d’autres capacités d’IA générative pour la compréhension du code, l’implémentation, la refactorisation, la génération de tests, la documentation, la revue de code, le débogage et la modernisation.
  • Guider le développement de solutions intégrant l’IA générative à l’aide de patrons tels que la génération augmentée par récupération (RAG), les agents, le chaînage, les sorties structurées, l’appel d’outils, le protocole MCP (Model Context Protocol) et l’intégration de modèles de fondation.
  • Établir des pratiques d’ingénierie de l’IA générative pour la gestion des requêtes et du contexte, l’ancrage, l’évaluation, les tests, la sécurité, la qualité, la surveillance, l’observabilité, la revue humaine et l’IA responsable.
  • Renforcer les pratiques d’ingénierie logicielle liées à la conception orientée objet, aux principes SOLID, au Clean Code, à la Clean Architecture, à la conception d’API, aux patrons d’intégration, à la dette technique et à la maintenabilité.
  • Améliorer les pratiques de tests automatisés (unitaires, intégration, contrat, bout en bout) et promouvoir des seuils de qualité appropriés dans les pipelines CI/CD.
  • Contribuer à l’évolution de bibliothèques, d’implémentations de référence, de gabarits et d’accélérateurs réutilisables afin de simplifier le développement et soutenir les recommandations d’ingénierie.
  • Documenter et publier des normes, patrons, lignes directrices d’implémentation et exemples pratiques à l’intention des escouades.
  • Accélérer l’adoption par la formation, des ateliers, l’accompagnement technique et des plans d’habilitation ciblés.
  • Collaborer avec les équipes techniques, d’architecture, de sécurité et de plateforme afin d’harmoniser, valider et faire évoluer les pratiques recommandées.
  • Mesurer l’adoption et les résultats à l’aide d’indicateurs d’ingénierie (qualité du code, tests automatisés, efficacité des déploiements, fiabilité, expérience développeur).Spécialiste en habilitation de l’IA générative et de l'ingénierie logicielle - Compétences obligatoires:
  • Minimum 10 ans d’expérience professionnelle en développement logiciel.
  • Expérience antérieure comme ingénieur logiciel principal, ingénieur logiciel de niveau Staff ou Principal, responsable technique, architecte logiciel ou spécialiste principal en ingénierie.
  • Expérience pratique démontrée dans la livraison ou l’habilitation de solutions d’IA générative destinées à la production.
  • Expérience dans l’accompagnement de plusieurs escouades de développement ou contribution à une pratique d’habilitation à l’échelle de l’entreprise.
  • Diplôme en informatique, en génie logiciel ou discipline connexe, ou expérience équivalente.
  • Excellente maîtrise de C# et de .NET / .NET Core, incluant la conception et le développement d’applications d’entreprise.
  • Solide connaissance de la programmation orientée objet, des principes SOLID, des patrons de conception, du Clean Code et de la Clean Architecture.
  • Expérience en développement de tests automatisés, incluant tests unitaires et d’intégration.
  • Expérience des patrons de développement en IA générative, incluant agents, chaînage, ingénierie des requêtes, sécurité, qualité, surveillance, RAG, plongements vectoriels, recherche vectorielle, modèles de fondation et MCP client-serveur.
  • Expérience d’évaluation et de tests de solutions d’IA générative (ancrage, pertinence, exactitude, tests de régression, évaluation humaine).
  • Expérience des plateformes et cadres d’IA générative d’entreprise, ou équivalents.
  • Expérience avec GitHub Copilot et le développement assisté par l’IA, incluant la gestion du contexte, la conception de requêtes et d’instructions, et les pratiques de validation humaine.
  • Expérience de conception, documentation, développement, sécurisation et consommation d’intégrations synchrones, incluant API REST, GraphQL et MCP.
  • Maîtrise des bases de données relationnelles, incluant Microsoft SQL Server, PostgreSQL et MySQL.
  • Maîtrise d’outils d’ingénierie logicielle, incluant Visual Studio ou VS Code, Git, Azure DevOps, NuGet et outils connexes.
  • Expérience de mise en place de pipelines CI/CD sous forme de code dans Azure DevOps, incluant des contrôles automatisés de qualité, de test et de sécurité.
  • Expérience des mécanismes modernes d’authentification et d’autorisation, incluant OpenID Connect et OAuth 2.0.Spécialiste en habilitation de l’IA générative et de l'ingénierie logicielle – Compétences souhaitables:
  • Expérience dans les services financiers ou dans un autre environnement réglementé.
  • Expérience avec xUnit, WireMock et Playwright.
  • Expérience des intégrations asynchrones, incluant des architectures événementielles utilisant Kafka.
  • Expérience avec Databricks, Azure AI Foundry, Semantic Kernel, LangChain, LangGraph, ou technologies équivalentes.Spécialiste en habilitation de l’IA générative et de l'ingénierie logicielle – Durée de l’affectation:Il s’agit d’un mandat contractuel de 24 mois.Spécialiste en habilitation de l’IA générative et de l'ingénierie logicielle - Date de début:Dès que possible.Spécialiste en habilitation de l’IA générative et de l'ingénierie logicielle - Lieu de l’affectation:Montréal (Québec), hybride, 3 jours par semaine au bureau.English version:Generative AI Enablement & Software Engineering Specialist:On behalf of our financial services client, Procom is searching for a Generative AI Enablement & Software Engineering Specialist for a contract role. This position is hybrid in Montreal.Generative AI Enablement & Software Engineering Specialist - Job Description:The Generative AI Enablement & Software Engineering Specialist will play a strategic and hands-on role within the Application Engineering team. The role focuses on enabling application delivery squads to adopt modern software engineering and generative AI development practices to improve consistency, security, quality, and delivery efficiency.Generative AI Enablement & Software Engineering Specialist - Responsibilities:
  • Define, maintain, and promote recommended practices covering Secure Software Development Lifecycle (SSDLC), software design, application architecture patterns, automated testing, application security, generative AI development, and AI Development Lifecycle (AIDLC).
  • Support application delivery squads in assessing engineering practices, identifying improvement opportunities, and implementing prioritized actions.
  • Coach technical leads, developers, and QA engineers through pair programming, design sessions, code reviews, technical workshops, and hands-on demonstrations.
  • Promote responsible use of GitHub Copilot and other generative AI capabilities for code understanding, implementation, refactoring, automated test generation, documentation, code review, debugging, and modernization.
  • Guide squads building solutions that integrate generative AI using patterns such as Retrieval-Augmented Generation (RAG), agents, chaining, structured outputs, tool calling, MCP (Model Context Protocol), and foundation model integration.
  • Establish generative AI engineering practices for prompt and context management, grounding, evaluation, testing, security, quality, monitoring, observability, human review, and responsible AI.
  • Strengthen software engineering practices related to object-oriented design, SOLID principles, Clean Code, Clean Architecture, API design, integration patterns, technical debt, and maintainability.
  • Improve automated testing practices (unit, integration, contract, end-to-end) and promote appropriate quality thresholds within CI/CD pipelines.
  • Contribute to reusable libraries, reference implementations, templates, and accelerators that simplify development and reinforce engineering recommendations.
  • Document and publish standards, patterns, implementation guidelines, and practical examples for development squads.
  • Accelerate adoption through training, workshops, technical coaching, and targeted enablement plans.
  • Collaborate closely with technical leads and Architecture, Security, and Platform teams to align, validate, and evolve recommended practices.
  • Measure adoption and outcomes using relevant engineering indicators such as code quality, automated testing, deployment effectiveness, reliability, and developer experience.Generative AI Enablement & Software Engineering Specialist - Mandatory Skills:
  • Minimum 10 years of professional software development experience.
  • Prior experience as a Lead Software Engineer, Staff/Principal Engineer, Technical Lead, Software Architect, or senior engineering enablement specialist.
  • Demonstrated hands-on experience delivering or enabling production-grade generative AI solutions.
  • Experience supporting multiple delivery squads or contributing to enterprise-wide engineering enablement practices.
  • Degree in Computer Science, Software Engineering, or a related discipline, or equivalent professional experience.
  • Strong proficiency in C# and .NET / .NET Core, including enterprise application design and development.
  • Strong knowledge of object-oriented programming, SOLID principles, design patterns, Clean Code, and Clean Architecture.
  • Experience building automated tests, including unit and integration testing.
  • Experience with generative AI development patterns including agents, chaining, prompt engineering, security, quality, monitoring, RAG, vector embeddings, vector search, foundation models, and client-server MCP.
  • Experience evaluating and testing generative AI solutions, including grounding, relevance, accuracy, regression testing, and human evaluation.
  • Experience with enterprise generative AI platforms and frameworks, or equivalent.
  • Experience with GitHub Copilot and AI-assisted development, including repository context, prompt/instruction design, and human validation practices.
  • Experience designing, documenting, developing, securing, and consuming synchronous integrations, including REST APIs, GraphQL, and MCP.
  • Proficiency with relational databases, including Microsoft SQL Server, PostgreSQL, and MySQL.
  • Proficiency with software engineering tools including Visual Studio or VS Code, Git, Azure DevOps, NuGet, and related tools.
  • Experience implementing CI/CD pipelines as code in Azure DevOps, including automated quality, test, and security controls.
  • Experience with modern authentication and authorization mechanisms including OpenID Connect and OAuth 2.0.Generative AI Enablement & Software Engineering Specialist – Nice-to-Have Skills:
  • Experience in financial services or another regulated environment.
  • Experience with xUnit, WireMock, and Playwright.
  • Experience with asynchronous integrations including event-driven architectures using Kafka.
  • Experience with Databricks, Azure AI Foundry, Semantic Kernel, LangChain, LangGraph, or equivalent technologies.Generative AI Enablement & Software Engineering Specialist – Assignment Length:This is a 24-month contract.Generative AI Enablement & Software Engineering Specialist - Start Date:ASAP.Generative AI Enablement & Software Engineering Specialist - Assignment Location:Montreal, Quebec, hybrid, 3 days per week onsite.This posting is for an existing vacancy.#J-18808-Ljbffr

Vacancy posted 52 minutes ago
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