Job Description

Role Description

L'ingénieur(e) en apprentissage automatique appliqué (niveau intermédiaire) va concevoir, développer et déployer des systèmes de machine learning de niveau production, capables de gérer des flux de données complexes du monde réel. Ce rôle est très opérationnel et orienté exécution. La personne retenue sera responsable de transformer des problématiques ambiguës en solutions fiables et évolutives, tout en contribuant aux décisions techniques à travers toute la stack ML.

Il s’agit d’un poste de contributeur individuel, sans responsabilité de gestion d’équipe.

Responsabilités principales

• Solide expérience dans la conception de pipelines ML/data en production, incluant l’ingestion, le prétraitement et la transformation de données structurées et non structurées.
• Expérience pratique en développement backend Python (FastAPI, modèles asynchrones, Pydantic ou équivalent), avec capacité à écrire du code maintenable et testable (pas seulement des notebooks).
• Expérience concrète avec des pipelines d’extraction d’information / NLP, incluant l’extraction d’entités, la normalisation et la gestion de données réelles et désordonnées (et non uniquement des jeux de données propres).
• Expérience dans la conception de systèmes ML hybrides (déterministes + LLM ou basés sur des règles), avec un contrôle clair des sorties et du comportement du système.
• Capacité à évaluer rigoureusement les performances des systèmes ML, notamment par la création de jeux de données d’évaluation, la mesure de la précision/rappel/F1 et l’identification des modes d’échec.
• Expérience dans le déploiement et l’exploitation de systèmes en production, incluant la surveillance, la journalisation et le débogage des pipelines ML.
• À l’aise dans des environnements ambigus, avec la capacité de transformer des besoins produit en solutions techniques concrètes de bout en bout, avec un minimum de supervision.

Qualifications

• Environ 4 années d’expérience en machine learning appliqué, ingénierie des données ou systèmes backend ML.
• Excellente maîtrise de Python et expérience dans la mise en production de systèmes (au-delà de la recherche ou du prototypage).
• Expérience dans au moins un des domaines suivants :
  • Traitement du langage naturel (NLP)
  • Extraction d’information
  • Systèmes de recherche ou de récupération
  • Développement de pipelines de données
• Capacité démontrée à :
  • Travailler de manière autonome et prendre en charge des solutions techniques.
  • Naviguer dans des problématiques ambiguës et livrer des résultats concrets.
  • Trouver un équilibre entre rapidité d’exécution et conception à long terme.
• Connaissances de :
  • Systèmes backend et conception d’API.
  • Collaboration interfonctionnelle avec les équipes produit et ingénierie.

Benefits

• Travail à distance : possibilité de travailler d’où tu veux, tant que c’est sécuritaire et qu’il y a une bonne connexion internet.
• Flexibilité : horaires flexibles de 35 heures pour gérer ton emploi du temps personnel.
• Salaire compétitif : minimum 5 semaines de vacances, peu importe le nombre d’années d’expérience.
• Avantages sociaux : vaste gamme d'avantages sociaux généreux, y compris un PAE, un REER et une assurance collective.
• Apprentissage continu : budget annuel pour le développement professionnel.
• Collaborateurs.rices : travailler avec une équipe talentueuse pour améliorer l’expérience des patient.es.

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