Ingenieur(e) en solutions IA in Québec

Ingenieur(e) en solutions IA in Québec

Québec Full-Time 47250 - 57750 $ / year (est.) Hybrid
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At a Glance

  • Tasks: Design and implement cutting-edge AI systems for autonomous decision-making.
  • Company: Join Thales, a global leader in aerospace, defence, and security.
  • Benefits: Enjoy competitive salary, health benefits, and flexible hybrid work options.
  • Other info: Great opportunities for career growth and collaboration with talented teams.
  • Why this job: Make a real impact with innovative AI solutions in a dynamic environment.
  • Qualifications: Bachelor's in computer science or related field; experience in AI development preferred.

The predicted salary is between 47250 - 57750 $ per year.

Dans des marchés en évolution rapide, les clients du monde entier font confiance à Thales. Thales est une entreprise où des personnes brillantes du monde entier se réunissent pour partager des idées et s'inspirer mutuellement. Dans les domaines de l'aérospatiale, du transport, de la défense, de la sécurité et de l'espace, nos architectes conçoivent des solutions innovantes qui rendent possible notre avenir. Ce poste est en mode hybride à Ottawa.

Résumé du poste

L'ingénieur(e) en solutions IA fera le lien entre l'ingénierie logicielle traditionnelle critique pour la mission et le soutien à la décision autonome de nouvelle génération dans les divers programmes et fonctions de TCDS. Dans ce rôle, le/la candidat(e) retenu(e) contribuera à l'intégration de capacités pilotées par l'IA dans les programmes et fonctions, en veillant à ce que l'intégrité du système soit maintenue tout en prenant des décisions grâce à des solutions logicielles intelligentes telles que des solutions d'IA agentique. Les programmes comprennent le soutien en service des navires de la Marine royale canadienne, le commandement et le contrôle multi-domaines et bien d'autres.

Exigence de conformité réglementaire

Ce poste nécessite un accès direct ou indirect au matériel, aux logiciels ou aux informations techniques contrôlés en vertu de la Liste des marchandises d'exportation contrôlée du Canada et/ou du règlement américain sur l'administration des exportations (EAR). Tous les candidats doivent être admissibles ou en mesure d'obtenir une autorisation pour un tel accès.

Principaux domaines de responsabilité

  • Ingénierie de base et développement
  • Concevoir, mettre en œuvre et optimiser des systèmes d'IA agentique capables de prendre des décisions de manière autonome, de raisonner et d'interagir avec des environnements dynamiques.
  • Développer des systèmes multi-agents où les agents collaborent, négocient et se coordonnent pour atteindre des objectifs complexes.
  • Mettre en œuvre l'apprentissage par renforcement (RL) et l'intégration de grands modèles de langage (LLM) pour doter les agents d'un comportement adaptatif et d'une compréhension contextuelle.
  • Construire et maintenir une infrastructure évolutive pour le déploiement de solutions d'IA agentique, y compris des environnements infonuagiques sur site et en périphérie (edge).
  • Optimiser la performance des agents grâce à une surveillance continue, à l'analyse comparative et à des améliorations itératives.
  • Leadership technique et collaboration
  • Diriger des équipes inter fonctionnelles pour intégrer des solutions d'IA agentique dans les produits et flux de travail existants.
  • Collaborer avec des scientifiques des données, des ingénieurs logiciels et des experts du domaine pour définir les exigences du système et les décisions architecturales.
  • Fournir des conseils techniques et du mentorat aux ingénieurs juniors sur les meilleures pratiques en matière de développement d'IA agentique.
  • Documenter la conception des systèmes, les API et les processus de déploiement pour assurer la reproductibilité et la maintenabilité.
  • Innovation et résolution de problèmes
  • Rechercher et évaluer les techniques, cadres et outils d'IA émergents pour améliorer les capacités des agents.
  • Prototyper de nouvelles applications d'IA agentique, telles que des agents autonomes pour le support client, l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement ou la cybersécurité.
  • Dépanner et résoudre des défis techniques complexes liés au comportement, à la coordination et à l'évolutivité des agents.
  • Déploiement et opérations
  • Déployer des solutions d'IA agentique dans des environnements de production en garantissant la fiabilité, la sécurité et la performance.
  • Mettre en œuvre des cadres de test robustes pour le comportement des agents, y compris des environnements de simulation et des tests contradictoires.
  • Surveiller la performance des agents dans des scénarios du monde réel, recueillir des commentaires et itérer sur les conceptions.

Exigences minimales

  • Connaissance des méthodologies d'ingénierie logicielle agile.
  • Travailler sur des projets bien définis avec un minimum de supervision.
  • Expérience avec au moins un des éléments suivants :
    • Expérience dans la conception et l'intégration d'algorithmes d'IA capables de synthétiser des données multi-sources en renseignements exploitables pour les commandants.
    • Expertise dans l'utilisation de l'IA/ML pour améliorer la fidélité des simulations tactiques.
    • Solide expérience dans l'application de techniques d'optimisation pilotées par l'IA à l'allocation des ressources.
    • Solide expérience dans le développement de solutions qui exploitent l'IA agentique.
    • Expérience démontrée dans la gestion des défis uniques des tests logiciels pour les composants d'IA/ML non déterministes.
  • Sens des affaires; Capacité à traduire des problèmes d'affaires ambigus en solutions techniques d'IA.
  • Capacité à développer des relations solides dans l'ensemble de l'entreprise grâce à un excellent service à la clientèle.
  • Excellentes compétences en communication en anglais, à l'écrit et à l'oral.

Éducation : Baccalauréat en informatique (ou domaine technique/ingénierie connexe).

Qualifications préférées

  • Compétences et aptitudes : Expérience en tant qu'ingénieur déployé vers l'avant (FDE).
  • Expérience en défense.
  • Expérience en intégration de capteurs.
  • Expérience avec les normes de données et d'interopérabilité.

Éducation : Diplôme d'études supérieures en génie - logiciel, informatique, des systèmes, électrique, ou un domaine d'ingénierie ou technique approprié requis pour soutenir la défense.

Exigences particulières du poste

Déplacements occasionnels sur la côte Est ou Ouest.

La fourchette de marché de référence de la rémunération totale cible (TTC) pour ce poste, incluant le salaire de base annuel et la cible de rémunération variable, se situe entre 130 000 $ et 150 000 $ CAD par année.

Thales peut offrir des avantages sociaux et une autre rémunération supplémentaires, selon des circonstances non liées au statut protégé d'un candidat par la loi locale, étatique ou fédérale.

Thales est un employeur souscrivant au principe de l'égalité d'accès à l'emploi qui valorise la diversité et l'inclusivité sur le lieu de travail. Thales s'engage à fournir des adaptations dans toutes les parties du processus d'entrevue. Les candidats sélectionnés pour une entrevue qui ont besoin d'une adaptation sont priés de le signaler lors de l'invitation à une entrevue.

Ingenieur(e) en solutions IA in Québec employer: Thales Canada

Thales Canada is an exceptional employer, offering a dynamic work environment that fosters innovation and collaboration in the marine electrical sector. With a strong commitment to employee growth, you will have access to ongoing training and development opportunities while working alongside industry experts in a supportive culture that values teamwork and excellence. Located in a vibrant community, Thales Canada provides unique advantages such as competitive benefits and a focus on work-life balance, making it an ideal place for those seeking meaningful and rewarding careers.

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Contact Details:

Thales Canada Recruitment Team

We think you need these skills to ace Ingenieur(e) en solutions IA in Québec

Ingénierie logicielle
Intelligence Artificielle (IA)
Apprentissage par renforcement (RL)
Modèles de langage (LLM)
Systèmes multi-agents
Infrastructure infonuagique
Optimisation de la performance des agents