Ingénieur en Machine Learning / Machine Learning Engineer, ProServe Shared Delivery Team - Data & AI

Amazon Web Services Canada, Inc.; Toronto; On-site; CAD 90,000 - 130,000; Full time

Job summary

Une entreprise technologique recherche un(e) ingénieur(e) en apprentissage automatique pour rejoindre son équipe d'experts. Le candidat idéal travaillera sur des projets d'IA/AA sur AWS, concevant des solutions évolutives et sécurisées. Doté(e) d'une solide expérience en ingénierie logicielle, il/elle architechera des pipelines et collaborera avec divers groupes pour assurer le succès des clients dans leur transition vers le cloud.

Benefits

Mentorat et développement de carrière

Équilibre vie professionnelle/vie personnelle

Qualifications

• Compréhension des solutions IA/AA et GenIA.
• Expérience avec l'architecture de solutions ML.
• Capacité à travailler avec des équipes transverses.

Responsibilities

• Mise en œuvre de projets IA de bout en bout.
• Conseil stratégique sur les solutions cloud.
• Collaboration avec les équipes pour opérationnaliser des solutions.

Skills

Architecte de solutions cloud

Ingénierie des données

Apprentissage automatique

Python

Scripting et automatisation

MLOps

Communication

Education

5+ ans d'expérience en ingénierie logicielle ou apprentissage automatique

Tools

AWS (SageMaker, EC2, etc.)

MLFlow

Job description

Êtes-vous enthousiaste à l’idée de créer des solutions logicielles autour de grands systèmes complexes d’apprentissage automatique (AA) et d’intelligence artificielle (IA)? Souhaitez-vous aider les plus grandes entreprises mondiales à tirer une valeur commerciale de l’adoption et de l’automatisation de l’IA générative (GenIA)? Êtes-vous motivé à utiliser d’énormes volumes de données hétérogènes pour développer des modèles d’IA / AA? Avez-vous envie d’apprendre à appliquer l’IA / AA à une grande diversité de cas d’usage en entreprise? Êtes-vous enthousiaste à l’idée de jouer un rôle clé chez Amazon, une entreprise qui investit dans l’apprentissage automatique depuis des décennies et qui façonne la technologie mondiale de l’IA?

L’équipe Professional Services (ProServe) d’Amazon Web Services recherche un(e) ingénieur(e) en apprentissage automatique (ML Engineer) talentueux(se) pour rejoindre notre équipe en tant que Consultant(e) Delivery chez Amazon Web Services (AWS). Dans ce rôle, vous travaillerez en étroite collaboration avec les clients pour concevoir, mettre en œuvre et gérer des solutions d’IA / AA et de GenIA sur AWS, répondant à leurs exigences techniques et à leurs objectifs métiers. Vous serez un acteur clé de la réussite des clients dans leur parcours vers le cloud, en leur apportant une expertise technique et les meilleures pratiques tout au long du cycle de vie des projets d’AA.

Doté(e) d’une connaissance approfondie des produits et services AWS, en tant que Consultant(e) Delivery, vous serez capable d’architecturer des solutions d’IA / AA et de GenIA complexes, évolutives et sécurisées, adaptées aux besoins spécifiques de chaque client. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les parties prenantes pour recueillir les besoins, évaluer l’infrastructure existante et proposer des stratégies de migration efficaces vers AWS. En tant que conseiller(ère) de confiance auprès de nos clients, vous fournirez des recommandations sur les tendances du secteur, les technologies émergentes et les solutions innovantes. Vous serez responsable de la conduite du processus de mise en œuvre, en veillant au respect des meilleures pratiques, à l’optimisation des performances et à la gestion des risques tout au long du projet.

L’organisation Professional Services d’AWS est une équipe mondiale d’experts qui aide les clients à atteindre les résultats métiers souhaités grâce à l’utilisation du cloud AWS. Nous collaborons avec les équipes des clients et le réseau de partenaires AWS (APN) pour mener à bien des initiatives de cloud computing à l’échelle de l’entreprise. Notre équipe propose un ensemble d’offres permettant aux clients d’atteindre des objectifs précis liés à l’adoption du cloud en entreprise. Nous délivrons également des conseils spécialisés à travers nos pratiques globales, qui couvrent une grande variété de solutions, de technologies et de secteurs d’activité

En tant que professionnel(le) expérimenté(e) des technologies, vous serez responsable des missions suivantes :

1) Mise en œuvre de projets IA / AA et GenIA de bout en bout : comprendre les besoins métiers, préparer les données, développer des modèles, déployer et surveiller les solutions.

2) Conception et implémentation de pipelines d'apprentissage automatique prenant en charge des charges de travail ML haute performance, fiables, évolutives et sécurisées.

3) Architecture de solutions ML évolutives et d'opérations ML (MLOps) via les services AWS, en utilisant des solutions GenIA lorsque pertinent.

4) Collaboration avec des équipes transverses (Science appliquée, DevOps, Ingénierie des données, Infrastructure cloud, Applications) pour préparer, analyser et opérationnaliser données et modèles IA / AA.

5) Conseil stratégique aux clients sur les architectures cloud et solutions IA / AA / GenIA en tant qu'expert de confiance.

6) Partage des connaissances et bonnes pratiques au sein de l'organisation via mentorat, formations, publications et création d'artefacts réutilisables.

7) Garantie de conformité aux normes de l'industrie et accompagnement des clients dans l'avancement de leurs stratégies IA / AA, GenIA et cloud.

Ce rôle implique un contact direct avec les clients et peut nécessiter des déplacements occasionnels sur leurs sites selon les besoins.

AWS Global Services regroupe des experts issus de l’ensemble d’AWS qui aident nos clients à concevoir, construire, exploiter et sécuriser leurs environnements cloud. Les clients innovent avec AWS Professional Services, développent leurs compétences grâce à AWS Training and Certification, optimisent avec AWS Support et Managed Services, et atteignent leurs objectifs avec AWS Security Assurance Services. Notre expertise et nos technologies émergentes incluent les partenaires AWS, AWS Sovereign Cloud, AWS International Product et le Generative AI Innovation Center. Vous rejoindrez une équipe diversifiée d’experts techniques présents dans des dizaines de pays, qui accompagnent les clients pour réaliser davantage grâce au cloud AWS.

Expériences Diversifiées :

AWS valorise la diversité des expériences. Même si vous ne répondez pas à toutes les qualifications et compétences souhaitées listées dans l’offre ci-dessous, nous encourageons les candidat(e)s à postuler. Que votre carrière débute à peine, qu’elle n’ait pas suivi un parcours traditionnel ou qu’elle inclue des expériences alternatives, ne laissez pas cela vous empêcher de postuler.

Pourquoi AWS ? Amazon Web Services (AWS) est la plateforme cloud la plus complète et la plus largement adoptée au monde. Nous avons été pionniers dans l’informatique en nuage et n’avons jamais cessé d’innover - c’est pourquoi des clients, des startups les plus performantes aux entreprises du Global 500, font confiance à notre large gamme de produits et services pour propulser leurs activités.

Culture d’équipe inclusive – Chez AWS, apprendre et faire preuve de curiosité fait partie de notre ADN. Nos groupes d’affinité dirigés par les employé(e)s favorisent une culture d’inclusion qui nous permet d’être fier(e)s de nos différences. Des événements et des expériences d’apprentissage réguliers, comme nos conférences « Conversations sur la race et l’ethnicité » (CORE) et AmazeCon (diversité de genre), nous inspirent à toujours célébrer ce qui nous rend uniques.

Mentorat et développement de carrière – Nous relevons continuellement nos exigences de performance dans notre ambition de devenir le meilleur employeur au monde. C’est pourquoi vous trouverez ici d’innombrables ressources de partage de connaissances, de mentorat et d’accompagnement pour vous aider à évoluer professionnellement.

Équilibre vie professionnelle / vie personnelle – Nous accordons de l’importance à l’harmonie entre vie professionnelle et vie personnelle. Réussir au travail ne devrait jamais se faire au détriment de sacrifices à la maison, c’est pourquoi nous recherchons la flexibilité dans notre culture de travail. Lorsque nous nous sentons soutenus au travail comme à la maison, rien n’est impossible dans le cloud.

• Plus de 5 ans d’expérience en architecture et mise en œuvre de solutions cloud
• Plus de 5 ans d’expérience en ingénierie des données, du logiciel ou de l’apprentissage automatique, avec une solide compréhension du calcul distribué (par exemple, pipelines de données, entraînement et inférence distribués, conception d’infrastructures ML)
• Plus de 3 ans d’expérience dans le développement de plateformes pour la modélisation prédictive, le traitement du langage naturel et l’apprentissage profond, avec un historique avéré de création, d’hébergement et de déploiement de modèles d’apprentissage automatique sur des services cloud (par exemple, Amazon SageMaker ou services cloud similaires)
• Maîtrise du français et de l’anglais requise si le poste est situé au Québec
• En raison de la nature du poste, qui implique des interactions avec d’autres entités d’Amazon à l’échelle mondiale ainsi qu’avec des employés et parties prenantes d’Amazon dans d’autres provinces canadiennes, la maîtrise du français et de l’anglais est exigée pour ce poste si le candidat est situé au Québec.
• Expérience AWS souhaitée, avec une maîtrise d’un large éventail de services AWS (par exemple : SageMaker, Bedrock, EC2, ECS, EKS, OpenSearch, Step Functions, VPC, CloudFormation)
• Certifications AWS de niveau professionnel (par exemple : Solutions Architect Professional, DevOps Engineer Professional) souhaitées
• Expérience en automatisation et en scripting (par exemple : Terraform, Python)
• Connaissance des normes courantes de sécurité et de conformité (par exemple : HIPAA, RGPD)
• Excellentes compétences en communication, avec la capacité d’expliquer des concepts techniques à des publics techniques et non techniques
• Expérience dans la création de pipelines ML selon les meilleures pratiques MLOps, incluant : prétraitement des données, hébergement de modèles, sélection de caractéristiques, optimisation des hyperparamètres, entraînement distribué, entraînement sur GPU, déploiement, surveillance et réentraînement.
• Expérience avec les outils MLOps (par exemple : MLFlow, Kubeflow) et les outils d’orchestration (par exemple : Airflow, AWS Step Functions). Expérience dans la création d’applications utilisant des outils et technologies d’IA générative (LLM, bases vectorielles, orchestrateurs tels que LangChain, ingénierie de prompts). Expérience en développement d’infrastructure as code (par exemple : CloudFormation, CDK, Terraform), conteneurs et pipelines CI / CD.

Amazon est un employeur garantissant l'égalité des chances et ne fait aucune discrimination sur la base du statut d'ancien combattant protégé, d'un handicap ou de tout autre statut protégé par la loi.

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, y compris du soutien pour l'entrevue ou le processus d'intégration, veuillez visiter pour plus d'informations. Si le pays ou la région dans lequel vous postulez ne figure pas dans la liste, veuillez communiquer avec votre partenaire de recrutement.