Scientifique IA Senior | Montréal | Hybride

Résumé du poste

Evaluate and improve AI model performance, fine-tune models, and design and optimize prompts for generative AI solutions. Monitor models in production, integrate and deploy AI solutions on AWS, automate infrastructure with Terraform, and contribute to technology evaluation and knowledge sharing.

Détails du poste

Scientifique IA Senior | Montréal | Hybride 🚀 Vous êtes passionné(e) par l’intelligence artificielle générative et souhaitez contribuer à des initiatives d’envergure dans un environnement innovant? Nous sommes à la recherche d’un(e) Scientifique IA Senior pour rejoindre une équipe multidisciplinaire spécialisée en IA et en transformation numérique. Vos responsabilités Évaluer et améliorer la performance de modèles d’intelligence artificielle à l’aide de métriques avancées et d’outils d’évaluation spécialisés. Réaliser le fine-tuning de modèles IA afin de répondre à des cas d’affaires complexes. Concevoir, tester et optimiser des prompts pour les solutions d’IA générative. Mettre en place des mécanismes de surveillance et de suivi des modèles en production. Collaborer étroitement avec les équipes d’affaires, d’analytique et de développement pour intégrer les modèles IA aux plateformes technologiques. Déployer et gérer des solutions IA dans des environnements infonuagiques AWS, notamment avec AWS Bedrock. Automatiser l’infrastructure et les déploiements à l’aide de Terraform et des meilleures pratiques DevOps. Participer à la veille technologique et à l’évaluation de nouvelles technologies en intelligence artificielle. Contribuer au partage des connaissances et à l’adoption des meilleures pratiques au sein de l’équipe. Profil recherché Baccalauréat ou maîtrise en informatique, intelligence artificielle, mathématiques ou domaine connexe. Minimum de 5 ans d’expérience en science des données, machine learning ou développement de solutions IA. Excellente maîtrise de Python et des principales bibliothèques d’intelligence artificielle. Expérience en déploiement de solutions infonuagiques, particulièrement dans AWS. Connaissance de Terraform et de l’automatisation d’infrastructures. Expérience avec les plateformes d’IA générative et les outils d’évaluation de modèles. Solides capacités de communication et aptitude à vulgariser des concepts techniques. Esprit collaboratif et forte capacité d’adaptation. Environnement technologique Python • AWS • AWS Bedrock • Terraform • LLM • GenAI • Prompt Engineering • MLOps • Monitoring • DeepEval • Machine Learning • Data Science Conditions 📍 Montréal 🏠 Mode hybride (présence au bureau 2 jours par semaine) ⏳ Mandat de 12 mois avec possibilité de prolongation et perspectives d’évolution à long terme 🗣️ Bilinguisme français et anglais requis Intéressé(e)? Contactez-moi en privé pour en discuter.

Ce que vous ferez

Evaluate and improve AI model performance, fine-tune models, and design and optimize prompts for generative AI solutions. Monitor models in production, integrate and deploy AI solutions on AWS, automate infrastructure with Terraform, and contribute to technology evaluation and knowledge sharing.

Exigences

A bachelor's or master's degree in computer science, artificial intelligence, mathematics, or a related field and at least five years of experience in data science, machine learning, or AI solution development are required. Candidates should have strong Python and AI library skills, AWS cloud deployment experience, Terraform and infrastructure automation knowledge, generative AI and model evaluation experience, and strong communication and collaboration abilities.

Compétences indiquées

• Apprentissage automatique · Souhaitée
• Amazon Web Services · Souhaitée
• prompt engineering · Souhaitée
• Terraform · Souhaitée
• Python · Souhaitée

Autres compétences pertinentes

Relevées dans la description du poste. Confirmez les exigences importantes ci-dessus.

• Python
• AWS
• AWS Bedrock
• Terraform
• Large Language Models
• Generative AI
• Prompt Engineering
• MLOps
• Model Monitoring
• DeepEval
• Machine Learning
• Data Science
• Model Evaluation
• Model Fine-Tuning
• Cloud Deployment
• DevOps Automation

Domaines d’emploi

• Technology
• Data & Analytics
• Software
• Science & Research

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