At a Glance
- Tasks: Join us as an AI Engineer and implement automated MLOps pipelines.
- Company: Innovative tech company focused on AI solutions.
- Benefits: Competitive salary, health benefits, remote work, and growth opportunities.
- Other info: Collaborative environment with excellent career advancement potential.
- Why this job: Make a real impact in AI while working with cutting-edge technologies.
- Qualifications: Proficiency in Python and AI libraries; experience with cloud and DevOps.
The predicted salary is between 135000 - 165000 $ per year.
Joignez notre équipe en tant qu'Ingénieur AI!
Votre implication
- Implémentation de pipelines MLOps automatisés (CI/CD, données, entraînement).
- Implémenter des pipelines de ETL pour l’ingestion des données.
- Containerisation et déploiement de modèles en production.
- Surveillance continue des modèles (drift detection, alerting).
- Gestion des versions des modèles et des données pour garantir reproductibilité.
- Application des principes de gouvernance (biais, vie privée, transparence).
- Collaboration avec data scientists pour transformer un prototype en service stable.
- Rédaction de prompts optimisés et évaluation comparative de modèles.
Vous vous distinguez par
- Langage & Librairies: Maîtrise de Python + librairies IA (Pandas, Huggingface, OpenAI, …) et expérience Java et JavaScript.
- AI Agentic Frameworks: Expérience avec des techniques comme les agents multi-agents, ReAct, function Autogen, LangGraph, CrewAI, Chainlit, Streamlit, n8n, Google ADK.
- Connaissance des modèles LLM et LFM: connaissance des modèles propriétaires (OpenAI, Claude, Gemini, …) et modèles Open Source sur HuggingFace.
- Science des données: Bonne compréhension générale des techniques de data science et de leurs pipelines.
- Architecture logicielle: Compréhension de l’architecture de systèmes distribués, microservices, APIs (par exemple REST).
- Cloud infonuagique: Expérience AWS Bedrock, Azure AI Foundry, GCP Vertex AI.
- DevOps / MLOps: Deployment via CI/CD, containers (Docker, Kubernetes), cloud et pipelines automatisés.
- Automatisation des workflows ML (prétraitement, entraînement, évaluation, déploiement).
- Versioning de modèles/données/expériences (MLflow, DVC…)
- Monitoring des modèles en production (drift, latence, performance, métriques métier).
- Gouvernance & compliance: Notions d’éthique, biais, GDPR, explicabilité, confidentialité, risques IA.
- Prompt Engineering & Benchmarking Modèles: Capacité à formuler des prompts efficaces, comparer des modèles, tester et sélectionner pour les tâches spécifiques.
- Déploiement & intégration: Packaging de modèles, mise en production (API, microservices), intégration backend/legacy.
- Communication: Travailler en collaboration avec les équipes de data, produit, infrastructure ; expliquer les enjeux IA de manière claire.
Ingénieur AI in Montréal employer: Groupe LGS Inc.
LGS is an exceptional employer that fosters a stimulating environment where your contributions are recognized and valued. With a strong focus on diversity, continuous training, and innovation, employees are encouraged to develop their expertise while enjoying comprehensive benefits, including health insurance, retirement savings plans, and flexible work arrangements. Located in Québec, this role offers the unique opportunity to be part of a collaborative community dedicated to driving digital transformation in the region.
We think you need these skills to ace Ingénieur AI in Montréal
MLOps
ETL Pipelines
Model Deployment
Model Monitoring
Version Control
Governance Principles
Collaboration with Data Scientists
