Titre d'emploi : Machine Learning Engineer
Langue requise : Français et anglais (bilingue, oral et écrit)
Heures de travail par semaine : 37,5 h
Type de poste : Hybride – Montréal (2 jours par semaine au bureau)
Durée de la mission en mois : 12 mois (contrat)
Baccalauréat ou maîtrise en informatique, génie logiciel, intelligence artificielle ou domaine connexe.
Minimum 3 à 5 ans d’expérience professionnelle en machine learning et déploiement de modèles en production.
Solide maîtrise d’au moins un framework de ML/DL (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
Expérience en Python, SQL et outils de traitement de données à grande échelle (Spark, Databricks, etc.).
Familiarité avec le cloud (Azure, AWS ou GCP) et les bonnes pratiques de MLOps (CI/CD, versionnement de modèles, surveillance).
Compétences en conception et optimisation d’API pour l’intégration des modèles.
Bilingue français/anglais, tant à l’oral qu’à l’écrit.
Concevoir, entraîner, tester et mettre en production des modèles de machine learning répondant aux besoins métier.
Développer et maintenir des pipelines de données fiables et performants pour l’entraînement et l’inférence.
Collaborer avec les équipes multidisciplinaires pour traduire les besoins fonctionnels en solutions techniques concrètes.
Surveiller les performances des modèles en production et apporter les ajustements nécessaires.
Participer à l’élaboration de standards et bonnes pratiques en ML et MLOps.
Identifier et analyser les cas d’usage de l’IA pertinents pour l’organisation.
Évaluer la faisabilité technique et l’impact attendu des projets ML.
Effectuer la sélection d’algorithmes et la préparation de jeux de données adaptés.
Implémenter des modèles de machine learning, de deep learning ou de traitement du langage naturel (NLP) selon les besoins.
Collaborer à la documentation technique et aux rapports d’avancement pour les parties prenantes.
Garantir la sécurité, la conformité et la confidentialité des données traitées.
Expérience avec le traitement du langage naturel (NLP) ou la vision par ordinateur (Computer Vision).
Connaissance des outils de gestion de flux de travail ML (MLflow, Kubeflow, Airflow).
Expérience dans un environnement Agile/Scrum.