Ingénieur en apprentissage automatique senior | Senior Machine Learning Engineer, Professional [...]

Amazon Web Services (AWS); Montreal; On-site; CAD 100,000 - 130,000; Full time

Job summary

Une entreprise technologique leader recherche un Ingénieur en apprentissage automatique senior à Montréal pour diriger des projets d’apprentissage automatique et concevoir des solutions d'IA. Le candidat idéal aura au moins 10 ans d’expérience en ingénierie des données, avec une maîtrise des services cloud et des compétences en communication. Le poste peut nécessiter des déplacements chez les clients et nécessite la maîtrise de l'anglais et du français.

Benefits

Flexibilité des horaires

Mentorat et développement de carrière

Qualifications

• Maîtrise des méthodes statistiques.
• Expérience dans le développement de plateformes de modélisation prédictive.
• Maîtrise de l'anglais et du français si basé à Montréal.

Responsibilities

• Diriger des projets d’apprentissage automatique complets.
• Concevoir et mettre en œuvre des plateformes de données fiables.
• Créer et évaluer des modèles prédictifs.

Skills

Compétences en apprentissage automatique

Connaissance des services cloud

Compétences en communication

Capacité à travailler en équipe

Education

Baccalauréat ou expérience équivalente dans un domaine quantitatif

Plus de 10 ans d’expérience en ingénierie des données

Plus de 5 ans d’expérience dans l’apprentissage profond

Tools

SQL

Python

TensorFlow

PyTorch

Job description

Join to apply for the Ingénieur en apprentissage automatique senior | Senior Machine Learning Engineer, Professional Services role at Amazon Web Services (AWS)

DESCRIPTION

Êtes-vous enthousiaste à l’idée de créer des solutions logicielles autour de grands systèmes complexes d’apprentissage automatique (AA) et d’apprentissage profond (AP)? Vous souhaitez aider les plus grandes entreprises mondiales à tirer une valeur commerciale de l’automatisation de l’intelligence artificielle (IA)? Vous souhaitez parfaire vos connaissances avec les cas d’utilisation de l’AA et de l’AP d’AWS dans diverses entreprises? Vous êtes ravi à l’idée de contribuer à Amazon, une entreprise pionnière dans la technologie de l’IA?

Chez AWS, nous recrutons des ingénieurs en apprentissage automatique pour collaborer avec nos scientifiques des données afin de fournir des solutions innovantes. Nous cherchons des ingénieurs ayant une expérience en science des données et des scientifiques des données ayant une expérience en ingénierie, pour soutenir nos efforts dans l’Internet des objets, les grandes entreprises et les start-ups. Vous serez responsable de la conception et de la mise en œuvre de solutions d’AA et d’AP, en aidant nos clients à adopter les meilleures pratiques à chaque étape du cycle de développement des modèles.

Les services professionnels AWS sont une équipe de consultants dédiée à la mise en œuvre de solutions d’AA pour nos clients. Une connaissance des solutions cloud (pas nécessairement AWS) et des pratiques DevOps est essentielle, car vous collaborerez avec des équipes pluridisciplinaires. Vous devrez être curieux et prêt à découvrir de nouvelles technologies.

Vous fournirez des conseils stratégiques aux clients pour exploiter au mieux les services AWS. La capacité à travailler en équipe, à faire preuve d’urgence et à communiquer efficacement est cruciale. La conception de solutions d’IA / AA fiables, évolutives et performantes requiert une expertise technique solide, une bonne compréhension des principes informatiques et une expérience dans la construction de systèmes distribués à grande échelle.

Are you excited about building software solutions around large, complex Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL) systems? Want to help the largest global enterprises derive business value through the adoption and automation of Artificial Intelligence (AI)? Eager to learn from many different enterprises’ use cases of AWS ML and DL? Thrilled to be a key part of Amazon, who has been investing in Machine Learning for decades - pioneering and shaping the world’s AI technology?

At AWS, we’re hiring technical Machine Learning Engineers to collaborate with our Data Scientists to deliver ground-breaking solutions for customers. We are looking for Engineers with Data Science experience and Data Scientists with Engineering experience to support our efforts in the Enterprise, IoT, and start-up communities. We want to take your full-stack Data Science know-how to a new level by empowering AWS customers to maximize the benefits they receive through AI / ML on the AWS platform. This means building and operationalizing ML and DL solutions for our customers while helping them adopt modern Machine Learning best practices throughout every stage of their model development lifecycle.

AWS Professional Services is a unique consulting team. We pride ourselves on being customer obsessed and highly focused on the ML enablement of our customers. If you have experience with ML, including building, deploying, and monitoring models, we’d like you to join our team. A familiarity with cloud solutions (not necessarily AWS) and DevOps best practices is key as you will work with teams of Data Scientists, Data Engineers, and Architects to build truly end-to-end solutions. You must be prepared and eager to learn new technologies in this role.

You will provide deep and broad insight to customers and partners to help remove constraints that prevent them from leveraging AWS services to create strategic value. A commitment to team work, hustle, and communication skills are important in this role. Creating reliable, scalable, and high-performance AI / ML solutions requires strong technical expertise, a sound understanding of the fundamentals of Computer Science, and practical experience building large-scale distributed systems.

Key job responsibilities

• Diriger des projets d’apprentissage automatique (AA / IA) complets : compréhension des besoins de l’entreprise, préparation des données, développement de modèles, déploiement et surveillance.
• Concevoir et mettre en œuvre des plateformes de données performantes, fiables et sécurisées.
• Concevoir des solutions et des opérations d’AA évolutives (MLOps) à l’aide des services AWS. Tirer parti des solutions d’IA générative, le cas échéant.
• Créer et évaluer des modèles prédictifs afin de fournir des informations exploitables à des fins de prévision, d’optimisation des ressources et d’analyse des tendances de la clientèle.
• Collaborer avec des équipes interfonctionnelles (DevOps, ingénierie des données, IdO, calcul haute performance) pour préparer, analyser et rendre opérationnels les données et les modèles.
• Agir en tant que conseiller de confiance auprès des clients sur les solutions d’IA et d’AA et les architectures infonuagiques.
• Accompagner et encadrer les débutants afin de favoriser leur développement professionnel.
• Élaborer du contenu technique, tel que des livres blancs et des articles de blog, afin de partager les meilleures pratiques.
• Veiller à ce que les solutions répondent aux normes de l’industrie et aider les clients à faire progresser leurs stratégies d’adoption de l’IA, de l’AA et du nuage.

Il s’agit d’un poste en contact avec la clientèle, avec des déplacements possibles sur les sites des clients, le cas échéant.

Lead end-to-end machine learning (ML / AI) projects, from understanding business needs to data preparation, model development, deployment and monitoring.

Design and implement data platforms that support high-performance, reliable, and secure data platforms.

Design scalable ML solutions and operations (MLOps) using AWS services. Leverage Generative AI solutions when applicable.

Build and evaluate predictive models to provide actionable insights for forecasting, resource optimization, and customer trends.

Collaborate with cross-functional teams (DevOps, Data Engineering, IoT, HPC) to prepare, analyze, and operationalize data and models.

Serve as a trusted advisor to customers on AI / ML solutions and cloud architectures

Coach and mentor junior individuals to support their professional growth.

Develop technical content, such as white papers and blog posts, to share best practices.

Ensure solutions meet industry standards and support customers in advancing their AI / ML and cloud adoption strategies.

This is a customer-facing role with potential travel to customer sites as needed.

About The Team

À propos d'AWS (English description to follow)

Des expériences diverses

AWS accorde une grande importance à la diversité des expériences. Même si vous ne répondez pas à toutes les qualifications et compétences énumérées dans la description du poste, nous encourageons les candidats à postuler. Si votre carrière débute, si vous n'avez pas suivi un parcours traditionnel ou si vous avez des expériences alternatives, cela ne doit pas vous empêcher de postuler.

Pourquoi AWS ?

Amazon Web Services (AWS) est la plateforme infonuagique la plus complète et la plus amplement adoptée au monde. Nous avons été les pionniers de l'informatique infonuagique et n'avons jamais cessé d'innover. C'est pourquoi nos clients, des startups les plus prospères jusqu’aux entreprises du Fortune 500, font confiance à notre gamme de produits et de services pour faire avancer leurs entreprises.

Une culture d'équipe inclusive

Chez AWS, c’est dans notre nature d'apprendre et d'être curieux. Nos groupes d'affinité dirigés par nos employés favorisent une culture d'inclusion qui nous permet d'être fiers de nos différences. Des événements et des expériences d'apprentissage toujours en cours, notamment les conférences sur la race et l'ethnicité (CORE) et AmazeCon (diversité des genres), nous incitent à ne jamais cesser de valoriser nos différences.

Mentorat et développement de carrière

Nous élevons continuellement la barre de notre performance au plus haut, car nous nous efforçons de devenir le meilleur employeur de la planète. C'est ainsi que vous trouverez que nous avons de nombreuses ressources de partage de connaissances, de mentorat et d'autres ressources de développement de carrière pour vous aider à devenir un professionnel mieux équilibré.

L’équilibre entre vie professionnelle et vie privée

Nous accordons une grande importance à l'équilibre entre la vie professionnelle et la vie privée. La réussite professionnelle ne doit jamais croître en désavantage de la vie personnelle. C'est donc pour ça que la flexibilité d’horaires et de conditions de travail fait partie de notre culture. Lorsque nous nous sentons soutenus autant au travail qu’à la maison, il n'y a rien que nous ne puissions réaliser dans l’environnement de l’infonuagique.

About The Team

Diverse Experiences

Amazon values diverse experiences. Even if you do not meet all of the preferred qualifications and skills listed in the job description, we encourage candidates to apply. If your career is just starting, hasn’t followed a traditional path, or includes alternative experiences, don’t let it stop you from applying.

Why AWS

Amazon Web Services (AWS) is the world’s most comprehensive and broadly adopted cloud platform. We pioneered cloud computing and never stopped innovating — that’s why customers from the most successful startups to Global 500 companies trust our robust suite of products and services to power their businesses.

Work / Life Balance

We value work-life harmony. Achieving success at work should never come at the expense of sacrifices at home, which is why we strive for flexibility as part of our working culture. When we feel supported in the workplace and at home, there’s nothing we can’t achieve in the cloud.

Inclusive Team Culture

Here at AWS, it’s in our nature to learn and be curious. Our employee-led affinity groups foster a culture of inclusion that empower us to be proud of our differences. Ongoing events and learning experiences, including our Conversations on Race and Ethnicity (CORE) and AmazeCon (gender diversity) conferences, inspire us to never stop embracing our uniqueness.

Mentorship and Career Growth

We’re continuously raising our performance bar as we strive to become Earth’s Best Employer. That’s why you’ll find endless knowledge-sharing, mentorship and other career-advancing resources here to help you develop into a better-rounded professional.

BASIC QUALIFICATIONS

Baccalauréat ou expérience équivalente dans un domaine quantitatif (p. ex. informatique, statistiques, mathématiques). Bonne connaissance des méthodes statistiques.

Plus de 10 ans d’expérience dans l’ingénierie des données ou logicielle, avec une solide compréhension du traitement distribué des données (p. ex. pipelines de données, moteurs de calcul distribués, conception de l’infrastructure d’AA).

Plus de 5 ans d’expérience dans le développement de plateformes pour la modélisation prédictive, le traitement du langage naturel et l’apprentissage profond, avec une expérience démontrée dans la création, le déploiement et la surveillance de modèles d’apprentissage automatique.

Maîtrise de SQL, Python et d’au moins un langage de programmation supplémentaire (p. ex. Java, Scala, JavaScript, TypeScript). Maîtrise des bibliothèques et des cadres d’AA de pointe tels que scikit-learn, TensorFlow et PyTorch.

Plus de 2 ans d’expérience dans les services infonuagiques liés à l’apprentissage automatique (p. ex. SageMaker).

Maîtrise du français et de l'anglais si vous êtes basé à Montréal

Puisque ce rôle nécessite que l’employé interagisse avec d’autres entités d’Amazon à l’échelle mondiale ainsi qu’avec des employés et intervenants dans d’autres provinces canadiennes, la connaissance du français et de l’anglais est exigée pour ce poste si vous êtes basé à Montréal

PREFERRED QUALIFICATIONS

Expérience dans un rôle axé sur le client, idéalement dans le domaine du conseil, de la direction d’engagements techniques et de la traduction d’exigences commerciales en solutions de données évolutives. Influence démontrée sur la prise de décision de la haute direction (directeurs, cadres supérieurs et vice-présidents).

Expérience dans la création de pipelines d’AA en suivant les meilleures pratiques en matière de MLOps, notamment : prétraitement des données, hébergement de modèles, sélection des caractéristiques, réglage d’hyperparamètres, entraînement distribué, entraînement de processeurs graphiques, déploiement, surveillance et réentraînement.

Expérience de la création d’applications à l’aide d’outils et de technologies d’IA générative (LLM, bases de données vectorielles, orchestrateurs tels que LangChain, ingénierie de requête).

Expérience des cadres distribués (p. ex. Spark, Hadoop, Kafka, Presto, Flink, S3, HDFS, BD) et compréhension de JVM ou des environnements d’exécution similaires.

Expérience dans le développement d’infrastructures en tant que code (p. ex. CloudFormation, CDK, Terraform), de conteneurs et de pipelines CI / CD.

Expérience des outils MLOps (p. ex. MLFlow, Kubeflow, DVC) et des outils d’orchestration (p. ex. Airflow, AWS Step Functions).

Amazon est un employeur garantissant l'égalité des chances et ne discrimine pas sur la base du statut de vétéran protégé, handicap ou autre statut protégé par la loi.