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- Type d’emploi
- Temps plein
- Niveau d’expérience
- Expérimenté · 5+ ans
- Formation minimale
- Baccalauréat
- Langue de l’offre
- français
- Heures de travail
- 40 heures par semaine
- Niveau d’expérience
- Mid-Senior level
Résumé du poste
Own AI solutions end to end, from identifying use cases and designing architectures to developing, deploying, and monitoring robust, secure, and scalable models. Advise clients and multidisciplinary teams, communicate results and limitations, mentor data scientists, and contribute to strategic deliverables and applied research, including work in the energy sector.
Détails du poste
Voici un bref aperçu des tâches et des responsabilités : Assumer la responsabilité de bout en bout des solutions IA, incluant la définition des cas d’usage, les choix technologiques, l’implémentation, la mise en production et le suivi post-déploiement; Comprendre les enjeux d’affaires des clients et traduire ces besoins en solutions IA concrètes et mesurables; Concevoir, développer et déployer des modèles d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle adaptés aux contraintes réelles des organisations; Définir et structurer l’architecture globale des solutions IA, en collaboration avec les équipes techniques, en tenant compte des meilleures pratiques, de la maturité des clients et des objectifs de performance; Superviser le cycle de vie complet des modèles : exploration des données, entraînement, validation, déploiement et monitoring; S’assurer que les solutions mises en production sont robustes, maintenables, scalables et sécuritaires; Challenger la complexité des approches proposées afin de privilégier des solutions pragmatiques et créatrices de valeur; Collaborer étroitement avec les ingénieurs de données et les experts MLOps afin d’assurer une intégration fluide des modèles dans les environnements existants; Vulgariser les résultats, recommandations et limites des solutions IA auprès de parties prenantes techniques et non techniques; Supporter, encadrer et challenger les équipes de scientifiques des données en partageant les bonnes pratiques et en assurant un haut niveau de rigueur; Participer à la rédaction de propositions, recommandations et livrables stratégiques pour les clients; Contribuer à la veille technologique et aux recherches appliquées afin d’intégrer les innovations pertinentes dans nos offres; Travailler en étroite collaboration avec des équipes multidisciplinaires (ingénieurs de données, architectes, experts métier, etc.) afin de favoriser l’adoption des solutions livrées, notamment dans le secteur de l’énergie. Profil Recherché Est Le Suivant Détenir un baccalauréat en informatique, en systèmes d’information organisationnels ou dans un domaine connexe ; Posséder une maîtrise en apprentissage automatique, en intelligence artificielle ou dans un domaine connexe (un atout) ; Cumuler un minimum de cinq (5) années d’expérience dans des projets d’intelligence artificielle ou d’apprentissage automatique ; Démontrer une solide expertise en apprentissage automatique et en conception de solutions d’IA appliquées ; Implémenter et livrer des solutions d’IA en contexte réel, de la phase d’idéation jusqu’à la mise en production ; Comprendre l’ensemble du cycle de vie d’un projet IA ; Maîtriser Python et les principaux frameworks de ML (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, etc.) ; Comprendre les architectures de données (data lakes, pipelines, entrepôts de données), sans nécessiter une spécialisation en ingénierie de données ; Appliquer les pratiques MLOps (CI/CD, versionnement des modèles, suivi et monitoring) afin d’assurer une mise en production fiable ; Travailler avec des plateformes infonuagiques (AWS, Azure ou GCP) dans un contexte de solutions IA ; Évaluer les compromis techniques liés à la performance, aux coûts, aux délais et à la maintenabilité ; Comprendre les notions de qualité des données, de gouvernance et d’interprétabilité des modèles (Explainable AI) ; Développer des projets IA ou des preuves de concept (POC) en contexte client (un atout) ; Détenir une expérience professionnelle acquise dans plusieurs entreprises ou secteurs industriels (un atout) ; Appliquer des méthodologies Agile dans les projets réalisés (un atout).
Ce que vous ferez
Own AI solutions end to end, from identifying use cases and designing architectures to developing, deploying, and monitoring robust, secure, and scalable models. Advise clients and multidisciplinary teams, communicate results and limitations, mentor data scientists, and contribute to strategic deliverables and applied research, including work in the energy sector.
Exigences
Requires a bachelor's degree in computer science, organizational information systems, or a related field, and at least five years of AI or machine learning project experience; a relevant master's degree is an asset. Candidates should have strong applied AI expertise, proficiency in Python and major ML frameworks, experience with MLOps and cloud platforms, and an understanding of data architectures, governance, model interpretability, and the full AI project lifecycle.
Compétences indiquées
- Apprentissage automatique · Souhaitée
- Python · Souhaitée
- CI/CD · Souhaitée
Autres compétences pertinentes
Relevées dans la description du poste. Confirmez les exigences importantes ci-dessus.
- Artificial Intelligence
- Machine Learning
- Python
- PyTorch
- TensorFlow
- Scikit-Learn
- AI Solution Architecture
- Model Lifecycle Management
- MLOps
- CI/CD
- Cloud Platforms
- Data Architecture
- Model Monitoring
- Data Quality
- Data Governance
- Explainable AI
Domaines d’emploi
- Technology
- Data & Analytics
- Software
- Consulting
- Energy
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