Développeur·euse logiciel sénior, Data et MLOps

Lever, Inc.

Montreal (administrative region)

Hybrid

CAD 140,000 - 170,000

Full time

14 days+

Application generator

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Benefits offered by this job

Horaires flexibles

Travail à distance jusqu’à 8 semaines/

Congé sabbatique payé

REER et avantages

Job summary

Lever, Inc. recherche un développeur·se logiciel sénior avec forte expérience en data engineering et MLOps pour concevoir et livrer des solutions IA et données robustes. Vous piloterez des pipelines de données, optimiserez l’infrastructure cloud et favoriserez l’automatisation et l’observabilité.

Vous travaillerez en collaboration avec des équipes techniques et non techniques, en assurant l’architecture, la qualité et le déploiement des solutions IA pour des clients Enterprise.

Qualifications

5+ ans d’expérience en développement logiciel avec data engineering et ML en prod.
Formation en informatique ou équivalent; diplôme ou certification apprécié.
Français intermédiaire ou conversationnel.

Responsibilities

Concevoir, développer et livrer des solutions logicielles et ML évolutives.
Construire pipelines de données et workflows ML sur cloud et sur site.
Mettre en place CI/CD, automatisation et observabilité.
Collaborer avec clients et équipes pour décisions techniques.

Skills

Cloud platforms

Backend languages

Data platforms

Backend development

CI/CD

Containers

Kubernetes

ML lifecycle

Agile

Education

Degree or equivalent

Tools

Terraform

Databricks

Snowflake

BigQuery

APIs

Job description

Qui nous sommes

Nous sommes une entreprise de technologie en plein essor, spécialisée dans le développement agile. Au cœur de tout ce que nous faisons, il y a les gens; c’est ce qui nous tient à cœur. Nous nous soucions sincèrement des clients et de leur environnement, et nous avons à cœur les grands rêves, les aspirations et l’avancement professionnel de chaque membre de notre équipe.

Nous croyons fermement que l’union fait la force, et c’est pourquoi nous sommes toujours à la recherche de nouvelles façons de bâtir des liens avec tous ceux qui nous entourent.

Nous valorisons la diversité sous toutes ses formes : origines, personnalités, cheminements professionnels, langues... absolument tout. Ce sujet est pour nous l’occasion d’innovations concrètes comme d’apprentissages et d’échanges. Nous voulons que tout le monde se sente accueilli et à sa place dans tout ce que nous faisons.

Le plaisir, c’est aussi notre affaire. Chaque jour, nous nous levons avec la motivation de faire du monde un endroit plus efficace et plus agréable.

Aperçu du rôle

En tant que développeur·euse logiciel sénior avec une solide expérience en data engineering et en MLOps, tu conçois, développes et livres des solutions robustes en données et en apprentissage machine pour nos clients. Tu combines de bonnes pratiques en développement logiciel avec une expérience concrète en pipelines de données, en environnements cloud, en automatisation, en déploiement de modèles, en monitoring et en systèmes d’apprentissage machine prêts pour la production.

Tu es à l’aise de naviguer entre le développement backend, le data engineering, les pratiques liées au cycle de vie des modèles ML, l’infrastructure, le CI/CD, l’observabilité et le leadership technique. Tu collabores étroitement avec des collègues techniques et non techniques, tu accompagnes les autres dans leur développement et tu aides les équipes à prendre de bonnes décisions techniques dans la livraison de solutions d’IA et de données de calibre entreprise.

Les technologies ci-dessous te donnent un aperçu de notre stack. Avant tout, nous cherchons des personnes avec de solides bases techniques, du jugement, un bon sens des responsabilités et un fort potentiel de croissance.

Tes principales responsabilités

Concevoir, développer et livrer des solutions logicielles, des solutions de données et des solutions d’apprentissage machine évolutives pour des projets clients
Identifier des solutions à des problèmes transversaux en utilisant ton expérience en développement logiciel, data engineering et MLOps
Concevoir, planifier et mettre en place des pipelines de données, des workflows ML et l’infrastructure cloud ou sur site qui les soutient
Développer des solutions de bout en bout alignées avec les spécifications et la documentation
Construire et améliorer des pipelines CI/CD, des pipelines de données, des workflows de déploiement de modèles et des pratiques d’automatisation
Contribuer à des environnements conteneurisés, virtualisés et cloud-native qui soutiennent des charges de travail en données et en ML
Soutenir des initiatives de modernisation en améliorant l’architecture, les tests, le déploiement, l’observabilité, la qualité des données et la maintenabilité
Définir, documenter et communiquer des besoins non fonctionnels comme la performance, la fiabilité, la sécurité, la scalabilité et la maintenabilité
Soutenir les pratiques liées au cycle de vie ML, comme le suivi des expérimentations, le versionnement des modèles, la validation, le déploiement, la promotion, le rollback et le monitoring
Accompagner tes collègues sur les bonnes pratiques en développement logiciel, data engineering, MLOps et livraison
Prendre des initiatives, être responsable de tes livrables de bout en bout et bien gérer les priorités
Maintenir et renforcer les standards de qualité et les bonnes pratiques en développement logiciel
Rechercher, tester et mettre en place de nouvelles techniques, de nouveaux outils et de nouvelles technologies
Conseiller les clients sur la direction technique, les compromis, l’architecture, les plateformes de données et la conception de solutions ML

Le profil idéal

5 ans et plus d’expérience en développement logiciel, incluant une expérience récente et concrète en data engineering, MLOps ou systèmes ML en production
Baccalauréat, diplôme collégial, certification dans un domaine lié au logiciel, ou expérience équivalente
Français intermédiaire ou conversationnel au minimum
Solide expérience en développement backend
Bon jugement technique et capacité à prendre des décisions architecturales pragmatiques
Expérience dans la construction ou le soutien de pipelines de données, plateformes de données ou de workflows de déploiement ML
Expérience de collaboration directe avec des clients ou des parties prenantes
Capacité à accompagner les membres de l’équipe et à contribuer à la qualité de la livraison technique
Aisance dans les contextes ambigus, avec la capacité d’apporter de la structure à des problèmes complexes

Tu maîtrises ces technologies

Au moins une plateforme cloud majeure comme AWS, Azure ou Google Cloud
Au moins un langage serveur majeur comme Python, Java, Node.js/TypeScript, Go, C# ou un langage similaire
Au moins une plateforme majeure de data engineering comme Databricks, Snowflake, BigQuery, Microsoft Fabric ou une plateforme similaire
Le développement backend, la conception d’API et les systèmes distribués
L’orchestration de pipelines de données, le contrôle de version, la validation des données, les pipelines de features ou les feature stores
Les pratiques liées au cycle de vie ML, comme le suivi des expérimentations, le versionnement des modèles, la validation, le déploiement, la promotion, le rollback et le monitoring
Les pipelines CI/CD et l’automatisation des déploiements
L’infrastructure as code et les outils de provisionnement comme Terraform, CDK, CloudFormation, Bicep, Ansible ou des outils similaires
La virtualisation et la conteneurisation, idéalement dans un écosystème Linux
Docker et des outils d’orchestration comme Kubernetes ou Docker Compose
Les microservices, les systèmes serverless ou les architectures cloud-native
Les outils et services de monitoring et d’observabilité
Les pratiques de tests comme les tests unitaires, d’intégration, fonctionnels, end-to-end ou de charge
Les méthodologies modernes de développement comme Agile, Scrum, XP, Kanban, Shape Up, etc.
La compréhension, l’estimation et l’optimisation des coûts cloud

Si tu as de l’expérience avec ceux-ci, c’est un plus

Un framework ou une librairie frontend moderne comme React, Angular, Svelte, Vue, Remix ou un outil similaire
Le développement web full-stack
Le LLMOps, les systèmes RAG, les bases de données vectorielles ou le déploiement d’applications GenAI
L’edge computing, l’IoT, la robotique, les systèmes industriels ou des logiciels liés au matériel
Des environnements de simulation ou des outils développeurs qui accélèrent la livraison
Le stockage d’objets en mémoire, les systèmes de cache et les systèmes de files de messages
Les architectures événementielles ou les systèmes de messagerie comme MQTT, Kafka, RabbitMQ, Redis ou des outils similaires
L’architecture hexagonale
Le Domain-Driven Design
Les systèmes à haute disponibilité
Le leadership technique dans des projets clients
La sécurité applicative, la réseautique, l’identité ou les enjeux de conformité