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

Amazon Web Services (AWS); Montreal; On-site; CAD 174,000 - 291,000; Full time

Job summary

Une entreprise leader en services de cloud recherche un Ingénieur en apprentissage automatique senior à Montréal. Dans ce rôle, vous dirigerez des projets d'apprentissage automatique, concevrez des solutions d'IA et collaborerez avec des équipes diverses. Le candidat idéal doit avoir 10+ ans d'expérience en ingénierie et une expertise en modèles prédictifs. Ce poste offre un salaire compétitif allant de 126 000 à 210 400 USD par an.

Qualifications

• 10+ ans d'expérience dans l'ingénierie des données ou logicielle.
• 5+ ans dans le développement de plateformes pour la modélisation prédictive.
• Maîtrise des bibliothèques d'apprentissage automatique telles que TensorFlow et PyTorch.

Responsibilities

• Diriger des projets d'apprentissage automatique complets.
• Concevoir des plateformes de données fiables et sécurisées.
• Collaborer avec des équipes interfonctionnelles pour opérationnaliser des modèles.

Skills

Ingénierie des données

Apprentissage automatique

Communication

Collaboration

Education

Baccalauréat en informatique, statistiques ou mathématiques

Tools

SQL

Python

TensorFlow

PyTorch

Job description

Overview

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

DESCRIPTION (bilingue): Are you excited about building software solutions around large, complex Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL) systems? Are you eager to help the world’s largest enterprises derive business value through AI adoption and automation? Do you want to collaborate with AWS Data Scientists to deliver ground-breaking solutions for customers within Enterprise, IoT, and startup communities? At AWS Professional Services, we design and operationalize ML/AI solutions for customers and help them adopt best practices across the model development lifecycle.

Les services professionnels AWS constituent une équipe de consultants focalisée sur l’AA chez les clients et sur la mise en œuvre de l’AA. Si vous avez de l’expérience avec l’AA (création, déploiement et surveillance de modèles), nous aimerions vous compter parmi notre équipe. Une connaissance des solutions infonuagiques et des bonnes pratiques DevOps est essentielle, car vous travaillerez avec des équipes de scientifiques des données, d’ingénieurs de données et d’architectes pour concevoir des solutions de bout en bout. Vous devez être prêt(e) à découvrir de nouvelles technologies et en avoir l’envie.

Vous fournirez des informations générales et approfondies aux clients et partenaires pour les aider à exploiter les services AWS et créer de la valeur stratégique. Le rôle exige un esprit d’équipe, de l’urgence et de bonnes compétences en communication. Concevoir des solutions d’IA/AA fiables, évolutives et performantes requiert une solide expertise technique et une expérience pratique des systèmes distribués à grande échelle.

Are you excited about building software solutions around large, complex Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL) systems? AWS is hiring technical ML Engineers to collaborate with Data Scientists to deliver groundbreaking solutions. We seek Engineers with Data Science experience and Data Scientists with Engineering experience to support our efforts in Enterprise, IoT, and startup communities. We aim to elevate your full-stack Data Science know-how to maximize AWS customers’ benefits from AI/ML on the AWS platform, by building and operationalizing ML/DL solutions while promoting modern ML practices throughout the model lifecycle.

AWS Professional Services is a unique consulting team focused on ML enablement for customers. If you have experience with ML, including building, deploying, and monitoring models, we’d like you to join our team. Familiarity with cloud solutions (not necessarily AWS) and DevOps best practices is key as you work with teams of Data Scientists, Data Engineers, and Architects to build end-to-end solutions. You must be prepared and eager to learn new technologies.

You will provide deep and broad insight to customers and partners to help remove constraints that prevent them from leveraging AWS services. This role requires teamwork, hustle, and strong communication skills. Creating reliable, scalable, and high-performance AI/ML solutions requires strong technical expertise 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.

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, l’hébergement et le déploiement 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
• Bachelor’s degree or equivalent experience in a quantitative field (e.g., Computer Science, Statistics, Mathematics). Strong understanding of statistical methods.
• 10+ years of experience in data or software engineering, with a strong understanding of distributed data processing. (e.g. data pipelines, distributed computing engines, ML infrastructure design).
• 5+ years developing platforms for predictive modeling, natural language processing, and deep learning, with a proven track record of building, hosting and deploying machine learning models.
• Proficiency in SQL, Python, and at least one additional programming language (e.g., Java, Scala, JavaScript, TypeScript). Proficient with industry leading ML libraries and frameworks such as scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.
• 2+ year of experience with cloud services related to machine learning (e.g., SageMaker)
• Fluent in French and English if based in Montreal
• Due to the nature of the role that requires interaction with other Amazon entities globally and with Amazon employees and stakeholders in other provinces in Canada, bilingualism French and English is required for this position if based in Montreal

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).
• Experience in a customer-facing role, ideally in consulting, leading technical engagements, and translating business requirements into scalable data solutions. Proven record of impact with senior leadership (director, c-level and VP) decision making.
• Experience building ML pipelines with best MLOps practices, including : data preprocessing, model hosting, feature selection, hyperparameter tuning, distributed training, GPU training, deployment, monitoring, and retraining.
• Experience building applications using Generative AI tools and technologies (LLMs, Vector Stores, Orchestrators such as LangChain, Prompt Engineering)
• Experience with distributed frameworks (e.g. Spark, Hadoop, Kafka, Presto, Flink, S3, HDFS, DBs) and understanding of JVM or similar runtime.
• Experience developing Infrastructure as Code (e.g., CloudFormation, CDK, Terraform), Containers and CI / CD Pipelines
• Experience with MLOps tools (e.g., MLFlow, Kubeflow, DVC) and orchestration tools (e.g., Airflow, AWS Step Functions).

Amazon is an equal opportunity employer and does not discriminate on the basis of protected veteran status, disability, or other legally protected status.

Notre culture inclusive permet aux Amazoniens d\'offrir les meilleurs résultats à nos clients. Si vous avez un handicap et que vous avez besoin de mesures d\'adaptation ou d\'adaptation en milieu de travail pendant le processus de candidature et d\'embauche, veuillez visiter l\'URL fournie dans la description originale pour les accommodations.

Our inclusive culture empowers Amazonians to deliver the best results for our customers. If you have a disability and need a workplace accommodation or adjustment during the application and hiring process, please visit the accommodations page for more information.

The base salary for this position ranges from 126,000 USD per year up to 210,400 USD per year. Amazon is a total compensation company. Depending on the position offered, equity, sign-on payments, and other forms of compensation may be provided as part of a total compensation package, in addition to a full range of medical, financial, and/or other benefits.

Location: Montreal, Quebec, Canada

Job ID: A3062224

Seniority level: Mid-Senior level

Employment type: Full-time

Job function: Research, Science, and Engineering

Industries: IT Services and IT Consulting