Senior Machine Learning Engineer (Consulting)

Yeji Data Lab; Montreal (administrative region); Hybrid; CAD 110,000 - 150,000; Full time

Benefits offered by this job

Hybride

Rémunération compétitive

Évolution professionnelle

Job summary

Yeji Data Lab recherche un ingénieur senior en apprentissage automatique pour concevoir, développer et déployer des solutions IA évolutives. Vous travaillerez sur des projets variés et livrerez des systèmes d’IA prêts pour la production dans des environnements cloud modernes.

Vous possédez au moins 4 ans d’expérience en ML, une maîtrise de Python et des frameworks ML, et une expérience pratique avec les LLM et les pipelines MLOps. Le poste offre un mode hybride au Canada.

Qualifications

• 4 ans ou plus d’expérience en ingénierie ML ou postes connexes.
• Solide expérience avec Python et frameworks ML (PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn).
• Capacité à optimiser des algorithmes ML pour données structurées.
• Expérience pratique avec des modèles deep learning (CNN, RNN).
• Conception et déploiement de systèmes ML en production.
• Maîtrise des pratiques MLOps (MLflow, Kubeflow, Airflow, CI/CD).
• Expérience sur des plateformes cloud (AWS, Azure ou GCP).
• Expérience LLM et RAG: prompt engineering et déploiement.

Responsibilities

• Concevoir, développer et déployer des modèles ML et DL en production.
• Développer et maintenir des pipelines MLOps sur des plateformes cloud.
• Travailler avec de grands jeux de données pour entraînement et évaluation.
• Mettre en œuvre et optimiser des solutions basées sur les LLM et RAG.
• Collaborer avec les clients et équipes internes pour transformer des enjeux business en ML.

Skills

Python

PyTorch

TensorFlow

Scikit-learn

MLOps

LLMs

RAG

Big data

Cloud platforms

Tools

MLflow

Kubeflow

Airflow

Docker

Kubernetes

Job description

En tant que boutique d’envergure internationale, nous collaborons avec des organisations de premier plan pour relever leurs défis les plus stratégiques grâce au Machine Learning et à l’ingénierie des données, afin de créer une valeur durable. En tant que firme-conseil en contact direct avec les clients, notre équipe doit faire preuve d’adaptabilité, de rigueur technique et d’une forte capacité à concevoir des systèmes de bout en bout pour divers secteurs d’activité en Amérique du Nord et ailleurs.

Aperçu du poste

Nous recherchons un ingénieur sénior en apprentissage automatique pour concevoir, développer et déployer des solutions d’IA évolutives pour nos clients. Vous travaillerez sur des projets variés, en collaboration avec des équipes multidisciplinaires, afin de livrer des systèmes d’IA prêts pour la production dans des environnements cloud modernes.

Principales responsabilités

• Concevoir, développer et déployer des modèles de machine learning et de deep learning dans des environnements de production
• Développer et maintenir des pipelines MLOps (CI/CD, surveillance, gestion des versions des modèles) sur des plateformes cloud
• Travailler avec des jeux de données à grande échelle pour l’entraînement, la validation et l’évaluation
• Mettre en œuvre et optimiser des solutions basées sur les LLM, notamment :
• l’ajustement fin de modèles de fondation
• la conception et le déploiement de systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation)
• Collaborer avec les clients et les équipes internes afin de traduire des enjeux d’affaires en solutions de machine learning
• Garantir la performance, l’évolutivité et la fiabilité des modèles en production
• Se tenir à jour sur les avancées en IA/ML, en particulier en IA générative et en LLM

Qualifications requises

• 4 ans ou plus d’expérience en ingénierie du machine learning ou dans des rôles connexes
• Solide expérience avec Python et les frameworks de ML (p. ex. PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn)
• Capacité à appliquer et à optimiser des algorithmes traditionnels de machine learning (p. ex. modèles arborescents, gradient boosting, réseaux neuronaux) pour des problèmes sur données structurées
• Expérience pratique avec des modèles de deep learning (p. ex. CNN, RNN)
• Expérience dans la conception et le déploiement de systèmes de ML en production
• Maîtrise des pratiques et outils MLOps (p. ex. MLflow, Kubeflow, Airflow, pipelines CI/CD)
• Expérience avec des plateformes cloud (au moins une parmi AWS, Azure ou GCP; le multi-cloud est un atout)
• Expérience dans la mise en œuvre et l’optimisation de solutions basées sur les LLM, notamment : l’ajustement fin de modèles de fondation, le prompt engineering, la conception et le déploiement de systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation)
• Expérience dans la conception de pipelines RAG (bases de données vectorielles, embeddings, stratégies de récupération)

Atouts supplémentaires

• Expérience en cabinet de conseil ou dans un rôle en contact direct avec la clientèle
• Familiarité avec des outils comme LangChain, LlamaIndex ou des frameworks similaires
• Connaissance de l’ingénierie des données (Spark, SQL, pipelines de données)
• Expérience en conteneurisation et orchestration (Docker, Kubernetes)
• Compréhension de la gouvernance des modèles, de leur surveillance et de l’IA responsable

Ce que nous offrons

• L’occasion de travailler sur des projets de pointe en IA/ML et en IA générative
• Une exposition à une grande variété de secteurs et de problématiques
• Un environnement de travail flexible (hybride)
• Une rémunération concurrentielle et des possibilités d’évolution professionnelle