Lead AI & Data Architect — Hybrid Toronto

BMO Financial Group

Toronto

Hybrid

CAD 86,000 - 185,000

Full time

6 days ago
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Benefits offered by this job

Assurance santé
Remboursement des frais de scolarité
Assurance accident et vie
Régimes d’épargne-retraite

Job summary

BMO Groupe financier recrute un leader en architecture IA et données pour diriger la vision et la stratégie technologique liée à l’IA.

Vous travaillerez avec les partenaires internes pour définir les capacités technologiques, les standards et les bonnes pratiques, et vous superviserez les références architecturales en ML/Data tout en assurant une intégration étroite avec les exigences métiers et réglementaires.

Qualifications

  • Diplôme en informatique, science des données ou ingénierie.
  • 10+ années d’expérience en développement logiciel, ingénierie des données ou architecture AI/ML.
  • Expérience avec l’IA générative, les LLMs ou le RL en production est souhaitée.
  • Maîtrise Python, SQL et API/microservices.
  • Connaissance des frameworks ML et des plateformes cloud et des outils MLOps.

Responsibilities

  • Définir et piloter l’architecture IA et données d’entreprise.
  • Conduire des architectures de référence IA end‑to‑end et assurer l’intégration des pipelines de données.
  • Conseiller les unités métier sur les solutions IA et les directives d’architecture.
  • Garantir la conformité et les meilleures pratiques de sécurité et de gouvernance.
  • Coacher les équipes et favoriser le partage des connaissances en architecture AI.

Skills

Python
SQL
TensorFlow
PyTorch
Azure
AWS
GCP
MLOps
Data architecture
Machine learning
Leadership

Education

Baccalauréat/Master en CS/DS/Ingénierie

Tools

Azure
AWS
GCP

Job description

BMO Groupe financier recrute un leader en architecture IA et données pour diriger la vision et la stratégie technologique liée à l’IA.

Vous travaillerez avec les partenaires internes pour définir les capacités technologiques, les standards et les bonnes pratiques, et vous superviserez les références architecturales en ML/Data tout en assurant une intégration étroite avec les exigences métiers et réglementaires.

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