Senior DevOps/MLOps Engineer - AI Pipelines & Cloud

TEHORA inc.; Montreal (administrative region); On-site; CAD 90,000 - 120,000; Full time

Job summary

Une entreprise technologique innovante à Montréal recherche un(e) expert développeur DevOps/MLOps. Le candidat idéal doit posséder d'excellentes compétences en développement, avec au moins cinq ans d'expérience dans le domaine de l'intelligence artificielle. Les responsabilités incluent la conception de pipelines de données, l'automatisation d'outils et la gestion d'infrastructures pour des systèmes d'intelligence artificielle. La maîtrise de langages tels que Python et R, ainsi que la connaissance des environnements Azure, sont nécessaires.

Qualifications

• Min. 5 ans d’expérience en intelligence d’affaires ou IA.
• Expérience d'au moins 3 ans en méthodologie agile.
• Excellentes compétences en communication orale et écrite en français.
• 5 ans d’expérience en déploiement de solutions IA appliquée.
• Réalisation de 2 mandats de développement MLOps.
• Solide expérience de développement de pipelines de produit et déploiement DevOps.

Responsibilities

• Concevoir les pipelines de données et l’infrastructure d’ingénierie.
• Automatiser et créer des outils pour le pipeline d'intelligence artificielle.
• Identifier et évaluer de nouvelles technologies pour les systèmes IA.
• Appliquer les meilleures pratiques à l’apprentissage automatique.
• Soutenir le développement de modèles avec auditabilité et sécurité des données.

Skills

Python

Spark ML

TSQL

Azure Data Factory

Azure ML

Auto-ML

Kubernetes

Docker

Education

Diplôme universitaire dans un domaine pertinent

Minimum de cinq ans d’expérience en intelligence d’affaires ou intelligence artificielle

Tools

Azure MLOps

MLFlow

Kubeflow

Airflow

Argo

Job description

Une entreprise technologique innovante à Montréal recherche un(e) expert développeur DevOps/MLOps. Le candidat idéal doit posséder d'excellentes compétences en développement, avec au moins cinq ans d'expérience dans le domaine de l'intelligence artificielle. Les responsabilités incluent la conception de pipelines de données, l'automatisation d'outils et la gestion d'infrastructures pour des systèmes d'intelligence artificielle. La maîtrise de langages tels que Python et R, ainsi que la connaissance des environnements Azure, sont nécessaires.