Développeur·euse logiciel sénior, Data et MLOps

Osedea

Montréal

Hybride

EUR 45 000 - 65 000

Plein temps

14 jours+
Générateur de candidature

Une candidature complète en une minute — un CV et une lettre de motivation personnalisés, prêts à être envoyés.

Passez les filtres ATS

Avantages offerts par ce poste

Salaire compétitif
Horaire flexible
Congé sabbatique payé
Programme parental

Résumé du poste

Osedea, basée à Montréal, cherche un développeur logiciel sénior pour concevoir des solutions robustes en data engineering et MLOps. Le candidat idéal doit avoir au moins 5 ans d'expérience et une maîtrise des pipelines de données en environnement cloud.

Ce rôle exige également des compétences en développement backend, ainsi qu'une solide expérience dans les projets de ML. Nous offrons un salaire compétitif, un horaire flexible et la possibilité de travailler à distance jusqu'à 8 semaines par an.

Qualifications

  • 5 ans et plus d’expérience en développement logiciel.
  • Expérience concrète en data engineering et MLOps.
  • Français intermédiaire ou conversationnel au minimum.

Responsabilités

  • Concevoir, développer et livrer des solutions logicielles évolutives.
  • Développer des pipelines de données et workflows ML.
  • Maintenir et améliorer les standards de qualité.

Connaissances

Développement Backend
Data Engineering
MLOps
Gestion de pipelines CI/CD
Collaboration avec clients
Langage Python

Formation

Baccalauréat ou certification pertinente

Outils

AWS
Docker
Terraform

Description du poste

Qui nous sommes

Nous sommes une entreprise de technologie en plein essor, spécialisée dans le développement agile. Au cœur de tout ce que nous faisons, il y a les gens; c’est ce qui nous tient à cœur. Nous nous soucions sincèrement des clients et de leur environnement, et nous avons à cœur les grands rêves, les aspirations et l’avancement professionnel de chaque membre de notre équipe. Nous croyons fermement que l’union fait la force, et c’est pourquoi nous sommes toujours à la recherche de nouvelles façons de bâtir des liens avec tous ceux qui nous entourent. Nous valorisons la diversité sous toutes ses formes : origines, personnalités, cheminements professionnels, langues... absolument tout. Ce sujet est pour nous l’occasion d’innovations concrètes comme d’apprentissages et d’échanges. Nous voulons que tout le monde se sente accueilli et à sa place dans tout ce que nous faisons. Le plaisir, c’est aussi notre affaire. Chaque jour, nous nous levons avec la motivation de faire du monde un endroit plus efficace et plus agréable.

Aperçu du rôle

En tant que développeur·euse logiciel sénior avec une solide expérience en data engineering et en MLOps, tu conçois, développes et livres des solutions robustes en données et en apprentissage machine pour nos clients. Tu combines de bonnes pratiques en développement logiciel avec une expérience concrète en pipelines de données, en environnements cloud, en automatisation, en déploiement de modèles, en monitoring et en systèmes d’apprentissage machine prêts pour la production. Tu es à l’aise de naviguer entre le développement backend, le data engineering, les pratiques liées au cycle de vie des modèles ML, l’infrastructure, le CI/CD, l’observabilité et le leadership technique. Tu collabores étroitement avec des collègues techniques et non techniques, tu accompagnes les autres dans leur développement et tu aides les équipes à prendre de bonnes décisions techniques dans la livraison de solutions d’IA et de données de calibre entreprise. Les technologies ci-dessous te donnent un aperçu de notre stack. Avant tout, nous cherchons des personnes avec de solides bases techniques, du jugement, un bon sens des responsabilités et un fort potentiel de croissance.

Tes principales responsabilités
  • Concevoir, développer et livrer des solutions logicielles, des solutions de données et des solutions d’apprentissage machine évolutives pour des projets clients
  • Identifier des solutions à des problèmes transversaux en utilisant ton expérience en développement logiciel, data engineering et MLOps
  • Concevoir, planifier et mettre en place des pipelines de données, des workflows ML et l’infrastructure cloud ou sur site qui les soutient
  • Développer des solutions de bout en bout alignées avec les spécifications et la documentation
  • Construire et améliorer des pipelines CI/CD, des pipelines de données, des workflows de déploiement de modèles et des pratiques d’automatisation
  • Contribuer à des environnements conteneurisés, virtualisés et cloud-native qui soutiennent des charges de travail en données et en ML
  • Soutenir des initiatives de modernisation en améliorant l’architecture, les tests, le déploiement, l’observabilité, la qualité des données et la maintenabilité
  • Définir, documenter et communiquer des besoins non fonctionnels comme la performance, la fiabilité, la sécurité, la scalabilité et la maintenabilité
  • Soutenir les pratiques liées au cycle de vie ML, comme le suivi des expérimentations, le versionnement des modèles, la validation, le déploiement, la promotion, le rollback et le monitoring
  • Accompagner tes collègues sur les bonnes pratiques en développement logiciel, data engineering, MLOps et livraison
  • Prendre des initiatives, être responsable de tes livrables de bout en bout et bien gérer les priorités
  • Maintenir et renforcer les standards de qualité et les bonnes pratiques en développement logiciel
  • Rechercher, tester et mettre en place de nouvelles techniques, de nouveaux outils et de nouvelles technologies
  • Conseiller les clients sur la direction technique, les compromis, l’architecture, les plateformes de données et la conception de solutions ML
Le profil idéal
  • 5 ans et plus d’expérience en développement logiciel, incluant une expérience récente et concrète en data engineering, MLOps ou systèmes ML en production
  • Baccalauréat, diplôme collégial, certification dans un domaine lié au logiciel, ou expérience équivalente
  • Français intermédiaire ou conversationnel au minimum
  • Solide expérience en développement backend
  • Bon jugement technique et capacité à prendre des décisions architecturales pragmatiques
  • Expérience dans la construction ou le soutien de pipelines de données, de plateformes de données ou de workflows de déploiement ML
  • Expérience de collaboration directe avec des clients ou des parties prenantes
  • Capacité à accompagner les membres de l’équipe et à contribuer à la qualité de la livraison technique
  • Aisance dans les contextes ambigus, avec la capacité d’apporter de la structure à des problèmes complexes
Tu maîtrises ces technologies
  • Au moins une plateforme cloud majeure comme AWS, Azure ou Google Cloud
  • Au moins un langage serveur majeur comme Python, Java, Node.js/TypeScript, Go, C# ou un langage similaire
  • Au moins une plateforme majeure de data engineering comme Databricks, Snowflake, BigQuery, Microsoft Fabric ou une plateforme similaire
  • Le développement backend, la conception d’API et les systèmes distribués
  • L’orchestration de pipelines de données, le contrôle de version, la validation des données, les pipelines de features ou les feature stores
  • Les pratiques liées au cycle de vie ML, comme le suivi des expérimentations, le versionnement des modèles, la validation, le déploiement, la promotion, le rollback et le monitoring
  • Les pipelines CI/CD et l’automatisation des déploiements
  • L’infrastructure as code et les outils de provisionnement comme Terraform, CDK, CloudFormation, Bicep, Ansible ou des outils similaires
  • La virtualisation et la conteneurisation, idéalement dans un écosystème Linux
  • Docker et des outils d’orchestration comme Kubernetes ou Docker Compose
  • Les microservices, les systèmes serverless ou les architectures cloud‑native
  • Les outils et services de monitoring et d’observabilité
  • Les pratiques de tests comme les tests unitaires, d’intégration, fonctionnels, end-to-end ou de charge
  • Les méthodologies modernes de développement comme Agile, Scrum, XP, Kanban, Shape Up, etc
  • La compréhension, l’estimation et l’optimisation des coûts cloud
Si tu as de l’expérience avec ceux-ci, c’est un plus
  • Un framework ou une librairie frontend moderne comme React, Angular, Svelte, Vue, Remix ou un outil similaire
  • Le développement web full‑stack
  • Le LLMOps, les systèmes RAG, les bases de données vectorielles ou le déploiement d’applications GenAI
  • L’edge computing, l’IoT, la robotique, les systèmes industriels ou des logiciels liés au matériel
  • Des environnements de simulation ou des outils développeurs qui accélèrent la livraison
  • Le stockage d’objets en mémoire, les systèmes de cache et les systèmes de fichiers de messages
  • Les architectures événementielles ou les systèmes de messagerie comme MQTT, Kafka, RabbitMQ, Redis ou des outils similaires
  • L’architecture hexagonale
  • Le Domain‑Driven Design
  • Les systèmes à haute disponibilité
  • Le leadership technique dans des projets clients
  • La sécurité applicative, la réseautique, l’identité ou les enjeux de conformité
Ce que nous offrons
  • Salaire compétitif et contribution à ton régime d’épargne‑retraite (REER)
  • Horaire flexible et liberté dans ta façon de travailler
  • Possibilité de travailler de n’importe où jusqu’à 8 semaines par année
  • Congé sabbatique payé
  • Compte de dépenses pour le bien‑être et la productivité
  • Programme parental
  • Activités
  • Formations
  • Et plus encore…
Le processus pour ce rôle si ta candidature est retenue
  • 20 min - Appel d’introduction avec un·e membre de notre équipe technique
  • 90 min - Entrevue en présentiel à nos bureaux
  • Présentation de l’offre

Consultez notre page carrières pour en savoir plus.

Seul.es les personnes retenu.es dans le processus seront contacté.es.

We may use artificial intelligence (AI) tools to support parts of the hiring process, such as reviewing applications, analyzing resumes, or assessing responses and identifying potential inconsistencies or verification signals in application materials based on available information. These tools assist our recruitment team but do not replace human judgment. Final hiring decisions are ultimately made by humans. If you would like more information about how your data is processed, please contact us.

Obtenez votre examen gratuit et confidentiel de votre CV.
ou faites glisser et déposez votre fichier ici.
Similar jobs

Postes similaires à comparer

Ingénieur·e logiciel
Ingénieur·e logiciel

Osedea • Montréal

Hybride
EUR 40 000 - 55 000
Salaire compétitif
Horaire flexible
Congé sabbatique payé
+2
Développeur·euse logiciel sénior, DevOps et infrastructure
Développeur·euse logiciel sénior, DevOps et infrastructure

Osedea • Montréal

Hybride
EUR 50 000 - 70 000
Salaire compétitif
Horaire flexible
Congé sabbatique payé
+1
Scientifique en IA appliquée
Scientifique en IA appliquée

Osedea • Montréal

Hybride
EUR 50 000 - 70 000
Salaire compétitif
Horaire flexible
Congé sabbatique payé
+2
Développeur·euse logiciel (lead)
Développeur·euse logiciel (lead)

Osedea • Montréal

Hybride
EUR 60 000 - 80 000
Salaire compétitif
Horaires flexibles
Congé sabbatique payé
+1
Front-End Developer (H/F)
Front-End Developer (H/F)

Safran.AI (ex Preligens) • Paris

Sur place
EUR 70 000 - 110 000
Participation & intéressement
Mutuelle
Télétravail
Senior Front-End Developer (H/F)
Senior Front-End Developer (H/F)

Safran.AI (ex Preligens) • Rennes

Hybride
EUR 65 000 - 90 000
Intéressement
Plan épargne
Compte épargne temps
+5
Embedded SRE
Embedded SRE

Safran.AI (ex Preligens) • Paris

Sur place
EUR 90 000 - 120 000
Participation & intéressement
Mutuelle familiale
Solution Engineer
Solution Engineer

Assessfirst • Paris

Hybride
EUR 60 000 - 70 000
Full remote
Swile tickets
Mutuelle Alan
+4
Développeur·euse sénior de logiciel
Développeur·euse sénior de logiciel

Osedea • Montréal

Hybride
EUR 60 000 - 80 000
Salaire compétitif et contribution au REER
Horaire flexible
Congé sabbatique payé
+2
Développeur.euse IA senior
Développeur.euse IA senior

Osedea • Montréal

Hybride
EUR 50 000 - 75 000
Salaire compétitif
Horaire flexible
Congé sabbatique payé
+2