Senior Machine Learning Engineer

Command Alkon; Quebec; On-site; CAD 90,000 - 120,000; Full time

Job summary

A technology solutions firm in Canada is seeking a Senior Machine Learning Engineer to advance AI-powered systems in the heavy materials industry. This role involves designing, training, and evaluating ML models, collaborating with engineers to ensure reliable integration with production systems, and mentoring junior team members. The ideal candidate has significant experience in applied machine learning and data science, and a strong foundation in Python and cloud services. This is a hands-on role with real-world impact.

Qualifications

• 5+ years of hands-on experience in applied machine learning, focusing on regression, forecasting, or optimization.
• Experience with production-grade ML pipelines, from experimentation to deployment.
• Ability to document and present analytical findings effectively.

Responsibilities

• Deliver ML solutions that are scalable and resilient.
• Lead end-to-end model development, from data exploration to deployment.
• Support the growth of the team by mentoring less experienced colleagues.

Skills

Applied machine learning

Data Science

Python

Cloud services (Azure, AWS)

Collaboration

Education

Bachelor’s or Master’s degree in Data Science or related field

Tools

Docker

Git

Job description

Senior ML Engineer (Senior Machine Learning Engineer)

Summary of Role

Senior Machine Learning Engineers at Command Alkon are part of a team advancing AI-powered systems that optimize industrial processes in the heavy materials industry. These systems combine sensor data with predictive and machine learning models to make operations more accurate, consistent, and autonomous.

The Senior ML Engineer designs, trains, and evaluates machine learning models using applied data science and ML engineering techniques to improve industrial performance. The role collaborates closely with engineers and the Product Operations team to ensure solutions are reliable, measurable, and production ready.

This is a hands‑on role for someone who thrives on ownership, experimentation, and delivering real‑world impact. The role plays a key part in strengthening the intelligence and reliability of AI‑enabled industrial processes.

How You’ll Succeed

• Deliver ML solutions that are scalable and resilient, supporting consistent performance across processes and sites.
• Design, train, and validate machine learning models that improve industrial processes performance and stability.
• Lead end‑to‑end model development, from data exploration and feature engineering through deployment and validation.
• Partner with engineers to ensure models integrate efficiently with production systems in Azure and AWS environments.
• Propose data selection and quality control methods that improve training data representativeness and model robustness.
• Contribute to the monitoring and evaluation approach for ongoing model health.
• Define and implement retraining and validation strategies that support continuous performance improvement.
• Document methodologies, experiments, assumptions, and decisions to ensure clarity, traceability, and reproducibility.
• Collaborate with team members, the Product Operations team, and other stakeholders to support large‑scale deployment and adoption.
• Support the growth of the team by helping train, mentor, and coach less experienced colleagues.

What You Bring

• Bachelor’s or Master’s degree in Data Science, Applied Mathematics, Computer Science, or equivalent practical experience.
• 5+ years of hands‑on experience in applied machine learning, with a focus on regression, forecasting, or optimization.
• Proven experience in production‑grade ML pipelines, from experimentation to deployment.
• Experience working with sensors and operational data in real‑time environments.
• Strong grasp of data science concepts such as cross‑validation, quantile modeling, and model safeguard techniques.
• Strong background in Python and data science libraries, with the ability to write clean, efficient, and production‑ready code.
• Experience using modern development tools and practices, including Git and related workflows, code review processes, automated testing, and CI/CD pipelines.
• Solid understanding of data lifecycle management, including time‑series feature engineering and retraining strategies.
• Experience with ML model monitoring, versioning, and continuous retraining frameworks.
• Experience with Azure ML, CosmosDB, Service Bus, and Kubernetes or AWS equivalent services.
• Comfortable documenting and presenting analytical findings to mixed technical and non‑technical audiences.
• Effective communication and collaboration skills.
• Self‑driven, organized, and able to deliver with minimal supervision.
• Ability to mentor and coach less experienced colleagues through technical guidance, feedback, and knowledge sharing.
• Experience applying software development and engineering best practices, including architectural, design, and coding principles.
• Experience with containerized workloads (Docker).

Who You Are

Nimble Learning: You actively learn through experimentation when tackling new problems, using both successes and failures as learning fodder.

Ensures Accountability: You hold yourself and others accountable to meet commitments.

Tech Savvy: You anticipate and adopt innovations in business‑building digital and technology applications.

Manages Complexity: You make sense of complex, high quantity, and sometimes contradictory information to effectively solve problems.

Business Insight: You apply knowledge of business and the marketplace to advance the organization’s goals.

Decision Quality: You make good and timely decisions that keep the organization moving forward.

All Company Core Competencies

Customer Focus: You build strong customer relationships and deliver customer‑centric solutions.

Cultivates Innovation: You create new and better ways for the organization to be successful.

Collaborates: You build partnerships and work collaboratively with others to meet shared objectives.

Instills Trust: You gain the confidence and trust of others through honesty, integrity, and authenticity.

Self‑Development: You actively seek new ways to grow and be challenged using both formal and informal development channels.

Title : Ingénieur ML senior (Senior Machine Learning Engineer)

Résumé du poste

Les ingénieurs en apprentissage automatique senior chez Command Alkon font partie d’une équipe qui développe des systèmes alimentés par l’IA afin d’optimiser les processus industriels dans le secteur des matériaux lourds. Ces systèmes combinent des données issues de capteurs avec des modèles prédictifs et d’apprentissage automatique pour rendre les opérations plus précises, cohérentes et autonomes.

L’ingénieur ML senior conçoit, entraîne et évalue des modèles de machine learning en utilisant des techniques de science des données appliquée et d’ingénierie ML afin d’améliorer les performances industrielles. Le poste implique une collaboration étroite avec les ingénieurs et l’équipe Product Operations afin de garantir que les solutions sont fiables, mesurables et prêtes pour la production.

Il s’agit d’un rôle très opérationnel, destiné à une personne qui s’épanouit dans la prise de responsabilité, l’expérimentation et la création d’un impact concret. Ce poste joue un rôle clé dans le renforcement de l’intelligence et de la fiabilité des processus industriels basés sur l’IA.

Comment vous réussirez

• Fournir des solutions ML évolutives et résilientes, garantissant des performances cohérentes à travers les processus et les sites.
• Concevoir, entraîner et valider des modèles de machine learning afin d’améliorer la performance et la stabilité des processus industriels.
• Piloter le développement de bout en bout des modèles, de l’exploration des données et de l’ingénierie des caractéristiques jusqu’au déploiement et à la validation.
• Collaborer avec les ingénieurs pour assurer une intégration efficace des modèles dans les systèmes de production sur les environnements Azure et AWS.
• Proposer des méthodes de sélection des données et de contrôle de la qualité afin d’améliorer la représentativité des données d’entraînement et la robustesse des modèles.
• Contribuer aux approches de surveillance et d’évaluation de la santé continue des modèles.
• Définir et mettre en œuvre des stratégies de réentraînement et de validation favorisant l’amélioration continue des performances.
• Documenter les méthodologies, expériences, hypothèses et décisions afin d’assurer clarté, traçabilité et reproductibilité.
• Collaborer avec les membres de l’équipe, l’équipe Product Operations et d’autres parties prenantes pour soutenir le déploiement et l’adoption à grande échelle.
• Soutenir la croissance de l’équipe en aidant à former, encadrer et coacher des collègues moins expérimentés.

Ce que vous apportez

• Diplôme de licence ou de master en science des données, mathématiques appliquées, informatique ou expérience pratique équivalente.
• Plus de 5 ans d’expérience pratique en apprentissage automatique appliqué, avec un accent sur la régression, la prévision ou l’optimisation.
• Expérience avérée dans la mise en production de pipelines ML, de l’expérimentation au déploiement.
• Expérience de travail avec des capteurs et des données opérationnelles dans des environnements temps réel.
• Solide maîtrise des concepts de science des données tels que la validation croisée, la modélisation par quantiles et les techniques de sécurisation des modèles.
• Solide expérience en Python et avec les bibliothèques de science des données, avec la capacité d’écrire du code propre, efficace et prêt pour la production.
• Expérience avec les outils et pratiques modernes de développement, notamment Git et les workflows associés, les processus de revue de code, les tests automatisés et les pipelines CI/CD.
• Bonne compréhension de la gestion du cycle de vie des données, y compris l’ingénierie de caractéristiques pour les séries temporelles et les stratégies de réentraînement.
• Expérience en surveillance des modèles ML, gestion des versions et cadres de réentraînement continu.
• Expérience avec Azure ML, CosmosDB, Service Bus et Kubernetes ou des services équivalents sur AWS.
• Aisance dans la documentation et la présentation de résultats analytiques à des publics techniques et non techniques.
• Excellentes compétences en communication et en collaboration.
• Autonomie, sens de l’organisation et capacité à livrer avec une supervision minimale.
• Capacité à encadrer et coacher des collègues moins expérimentés grâce à un accompagnement technique, des retours constructifs et le partage de connaissances.
• Expérience dans l’application des bonnes pratiques de développement logiciel et d’ingénierie, y compris les principes d’architecture, de conception et de codage.
• Expérience avec les charges de travail conteneurisées (Docker).

Qui vous êtes

Apprentissage agile : Vous apprenez activement par l’expérimentation lorsque vous abordez de nouveaux problèmes, en tirant des enseignements aussi bien des réussites que des échecs.

Responsabilité : Vous vous tenez, ainsi que les autres, responsables du respect des engagements.

À l’aise avec la technologie : Vous anticipez et adoptez les innovations dans les applications numériques et technologiques créatrices de valeur pour l’entreprise.

Gestion de la complexité : Vous savez analyser des informations complexes, abondantes et parfois contradictoires pour résoudre efficacement les problèmes.

Vision business : Vous appliquez votre compréhension de l’entreprise et du marché pour faire avancer les objectifs de l’organisation.

Qualité des décisions : Vous prenez des décisions pertinentes et rapides qui permettent à l’organisation d’avancer.

Compétences clés communes à toute l’entreprise

Orientation client : Vous construisez des relations solides avec les clients et fournissez des solutions centrées sur leurs besoins.

Innovation : Vous créez des approches nouvelles et améliorées pour favoriser la réussite de l’organisation.

Collaboration : Vous développez des partenariats et travaillez de manière collaborative pour atteindre des objectifs communs.

Confiance : Vous gagnez la confiance des autres grâce à votre honnêteté, votre intégrité et votre authenticité.

Développement personnel : Vous recherchez activement de nouvelles façons de progresser et de relever des défis, par le biais de formations formelles et informelles.