Machine Learning Engineer

Votre missionChargé d'offrir du leadership et des initiatives de conception pour la création de solutions technologiques d'IA et de ML (Machine Learning). Développe l'architecture et l'intégration pour appuyer des initiatives à moyen et à grand déploiement. Définit la portée, les plans et les livrables des projets, y compris les coûts et les échéanciers.Votre rôle et responsabilités principalesÊtre un contributeur-clé des stratégies d’intelligence artificielle et de science des donnéesCollaborer avec des ingénieurs de données, des développeurs et des chefs techniques pour fournir des systèmes basés sur l'Intelligence Artificielle (IA) qui peuvent être déployés à la fois dans le nuage et en périphérie, des conteneurs et des Kubernetes.Établir des pipelines d’entrainement basés sur l'apprentissage profond, en tirant parti des dernières bibliothèques d'apprentissage profond et d'apprentissage automatique.Mesurer et optimiser la qualité des algorithmes et des modèles déployés.Établir et maintenir des interfaces de programmation d'applications (API) et des trousses de développement logiciel (SDK) qui exposeront les modèles aux développeurs d'applications.Établir et entretenir le pipeline d'intégration et de déploiement continus pour l'apprentissage machine. Pensez à DevOps pour l'apprentissage machine.Être un contributeur-clé dans la transformation de l’entrepriseTravailler avec des intervenants, y compris les équipes de la direction, de l’expérience client et de la conception de produits numériques pour les assister dans la résolution de questions techniques liées aux données et le soutien de leurs besoins en infrastructure.Être un collègue inspirant et motivantPartager des connaissances avec les membres de l’équipe et prendre des initiatives de partage de connaissances hors de l’équipe de science des donnéesÊtre un agent de changement et un promoteur de la mentalité agileContribuer au milieu de travail collaboratif et stimulantÊtre actif dans la communauté d'intelligence artificielle de Montréal et d'ailleurs pour trouver de nouvelles possibilités de collaboration et pour amener de nouvelles idéesVos qualificationsExpérience avérée dans la livraison d'architecture et l'implémentation de solution d'IA et de Machine Learning; Capacité de produire des solutions à titre indépendant et collaboratif, aligné avec l'architecture d'entrepriseVolonté de participer à tous les niveaux de l’exécution des travaux liés à un projet.Excellentes aptitudes pour la communication verbale et écrite, en français et en anglais.Une passion pour mener en production des projets d’intelligence artificielleCompétences techniquesBaccalauréat en informatique, en ingénierie ou un domaine connexe.Compréhension des structures de données, de la modélisation des données et de l'architecture des logiciels.Excellente compréhension des probabilités, des statistiques et des mathématiques.Expérience avec les services infonuagiques de Microsoft Azure : Machine Learning, Databricks (ou Apache Spark), Data Factory et SQL Data Warehouse.Au moins cinq (5) d’expérience dans l’entrainement, le déploiement et la surveillance de modèle d’apprentissage machine (Machne Learning).Au moins cinq (5) ans d’expérience dans l’industrie en matière de travail avec des données, de code, de création de scripts (Python/Java/Scala/C/C#/Bash), de conception, et de mise à l’essai.Au moins cinq (5) d’expérience dans le développement d’APIs web sécuritaire et à haut volume.Au moins cinq (5) d’expérience dans l’entrainement, le déploiement et la surveillance de modèle d’apprentissage machine (Machne Learning).Expérience avec les cadres et bibliothèques d'apprentissage automatique (Keras, TensorFlow, PyTorch et scikit-learn) et les outils de données massives : Hadoop, Spark et Kafka.Expérience avec les bases de données relationnelles SQL et NoSQL, y compris SQL Server, CosmosDB, MongoDB et Cassandra.Expérience avec les outils de gestion automatisés des flux de travail et des pipelines de données : DevOps, ARM, Data Factory et Airflow.Expérience avec les services infonuagiques de Microsoft Azure : Machine Learning, Databricks (ou Apache Spark), Data Factory et SQL Data Warehouse.Expérience en soutien et en travail avec des équipes multifonctionnelles dans un environnement dynamique.Expérience dans un environnement Agile (p. ex. témoignages d'utilisateurs, développement itératif, intégration continue, livraison continue, propriété partagée, etc.)