En tant que spécialiste en apprentissage automatique, vous jouez un rôle clé au sein de l’équipe d’analyse de données. Vous construisez, déployez et optimisez des modèles d'apprentissage automatique qui conduisent à des capacités d’intelligence artificielle (IA) évolutives et productifs. Sous la responsabilité du chef d’équipe en intelligence artificielle, vous transformez les prototypes de science des données en solutions robustes et performantes. Pour ce faire, vous mettez en place des solutions technologiques complètes (de bout en bout), vous automatisez le déploiement et vous rendez l'IA opérationnelle au sein de plateformes modernes infonuagiques et commerciales. Votre rôle est essentiel pour assurer la fiabilité, la gouvernance et la réutilisation des capacités d'IA dans l'ensemble de l'organisation.

Vous faites progresser les projets liés à l’apprentissage automatique et à l’IA générative de l’entreprise en veillant à ce que les modèles soient non seulement performants, mais aussi sécurisés, surveillés et faciles à maintenir grâce à l'automatisation et aux meilleures pratiques.

Vous collaborez avec les scientifiques de données, les ingénieurs de logiciels et les parties prenantes de l’entreprise afin d’assurer que les solutions d’apprentissage automatique répondent aux besoins de l’entreprise et s'intègrent parfaitement dans les systèmes et les flux de travail existants.

À quoi ressemble une journée typique? 

Élaboration et mise en œuvre de solutions technologiques complètes 

• Concevoir et mettre en œuvre des processus d'apprentissage automatique robustes et reproductibles, de l'expérimentation au déploiement;
• Développer des flux de travail évolutifs pour la préparation des données, l'entraînement des modèles, l'évaluation et la prédiction à l'aide d'outils et de cadres de production;
• Traduire les prototypes en un code performant et facile à maintenir et adapté aux applications réelles;
• Optimiser les performances de formation et d'inférence pour une fiabilité et une efficacité à grande échelle.

Automatisation des processus liés à l’apprentissage automatique et à l’IA générative 

• Automatiser le modèle de mise en œuvre en utilisant les processus CI/CD et des environnements conteneurisés;
• Mettre en œuvre et gérer un registre de modèles et surveiller les dérives, la performance et les versions;
• Définir des stratégies de retour arrière et modéliser des politiques de gouvernance pour une mise en œuvre responsable de l'IA;
• Contribuer au développement et à la normalisation des flux de travail et des outils d'intégration de l’IA générative;
• Mettre en œuvre une surveillance des modèles en temps réel, une alerte sur la performance et une détection des dérives afin de garantir la fiabilité et la précision des modèles en production.

Optimisation de l’intégration et du rendement de la plateforme

• Exploiter les outils et les plateformes infonuagiques pour mettre en œuvre et étalonner les modèles de manière efficace (p. ex. : Snowpark, services de conteneurs, orchestration, Dataiku);
• Travailler en étroite collaboration avec les équipes responables des plateformes afin d'harmoniser les exigences du modèle avec les capacités du système;
• Exploiter les outils d'Azure, tels qu'Azure Data Factory, pour prendre en charge le flux de données en amont dans les flux de travail d’apprentissage automatique, le cas échéant;
• Optimiser en permanence les solutions de données et de modèles pour plus d'efficacité, de résilience et de rentabilité.

Apprentissage continu, collaboration et innovation 

• Rester à l’affût des technologies émergentes et des meilleures pratiques en matière de déploiement de l'IA/l’apprentissage automatique et de l’IA générative;
• Partager vos connaissances et collaborer avec vos pairs, avec les experts en science des données et avec les ingénieurs pour améliorer les capacités techniques globales;
• Participer à la planification des sprints, des rétrospectives et des révisions entre les équipes afin de s’harmoniser avec les objectifs communs et d'améliorer les processus de l'équipe.

Principaux défis

• Construire des systèmes d’apprentissage automatique qui équilibrent l'expérimentation rapide avec la maintenabilité et la gouvernance à long terme;
• Gérer la complexité croissante de la mise en œuvre, de la surveillance et de l’étalonnage des modèles sur les différentes plateformes;
• S'adapter à l'évolution des tendances de l’IA générative tout en maintenant des normes rigoureuses en matière d'évaluation, d'explicabilité et de contrôle des modèles;
• Assurer le respect des exigences de sécurité et de conformité de l'entreprise sans ralentir l'innovation.

Principales responsabilités

• Traduire les prototypes de science des données en solutions d'apprentissage automatique robustes, évolutives et réutilisables qui couvrent l'ingestion de données, l'ingénierie des caractéristiques, l'entraînement, l'évaluation et l'inférence;
• Veiller à ce que les solutions soient modulaires et faciles à maintenir et à produire en suivant les meilleures pratiques de l'ingénierie logicielle;
• Développer et gérer des flux de travail des processus CI/CD pour le déploiement, les tests et la surveillance automatisés des modèles à l'aide d'une infrastructure conteneurisée et infonuagique;
• Rendre les modèles opérationnels en les enregistrant correctement, en contrôlant les versions, en appliquant des politiques de retour arrière et en surveillant en temps réel les dérives et les anomalies de performance;
• Mettre en œuvre et intégrer des modèles dans des plateformes d'entreprise telles que Snowflake (Snowpark), Dataiku et d'autres outils d'Azure, tout en garantissant des performances optimales, un bon rapport coût-efficacité et la cohérence des plateformes;
• Collaborer avec les équipes responsables de l'infrastructure et de la plateforme afin de garantir la compatibilité et les performances du système à grande échelle;
• Mettre en œuvre des processus de mise en œuvre de modèles sécurisés, explicables et gouvernés, en conformité avec les exigences réglementaires et en matière de risques de l'entreprise;
• Maintenir la visibilité sur le comportement du modèle en production grâce à des tableaux de bord de surveillance, des alertes et des registres d'audit;
• Contribuer au développement et à la normalisation des flux de travail et des composantes réutilisables de l’IA générative;
• Partager les connaissances et les outils entre les équipes afin de promouvoir les meilleures pratiques évolutives en matière d'ingénierie d’apprentissage automatique;
• Participer aux rencontres de type agiles, aux revues de sprint et aux discussions architecturales pour assurer la cohérence de l'équipe.

Critères de réussite

• Solutions d’apprentissage automatique fiables et à haut rendement, déployées à l'aide de solutions normalisées;
• Automatisation accrue de la mise en œuvre des modèles et des flux de travail de surveillance dans le cadre des initiatives d'IA;
• Réduction du délai de production des modèles d'IA sans compromettre la qualité ou la gouvernance;
• Utilisation fréquente de la plateforme (p. ex. : Snowpark, orchestration de conteneurs) et amélioration des performances des solutions d’apprentissage automatique;
• Développement mesurable des compétences en matière d'automatisation, de mise en œuvre et de réglage des performances des modèles d'IA au sein de l'équipe d’apprentissage automatique.

Connaissances, compétences, aptitudes et attitudes 

• Baccalauréat ou maîtrise en informatique, en science des données, en ingénierie ou dans un domaine connexe;
• 3 à 6 ans d'expérience pratique dans l'ingénierie d’apprentissage automatique ou dans des rôles en lien avec les pratiques d’apprentissage automatique dans une entreprise;
• Expérience éprouvée de la conception, de la mise en œuvre et de la maintenance de modèles d'apprentissage automatique à l'aide de pratiques modernes liées à apprentissage automatique et au développement et à l’exploitation ;
• Expérience pratique de Dataiku en tant que plateforme principale pour l'orchestration de l’apprentissage automatique, l'automatisation des flux de travail et l'opérationnalisation des solutions d'IA;
• Bonne expérience des plateformes de données infonuagiques Azure, notamment Snowflake et des cadres de mise en œuvre tels que Snowpark ou des services de conteneurs similaires;
• Maîtrise de l’élaboration et de la maintenance de solutions en matière de pratiques CI/CD pour l’apprentissage automatique, y compris la version du modèle, la surveillance et les stratégies de retour en arrière;
• Bonne connaissance des outils et des pratiques de l’IA générative est considérée comme un atout;
• Certifications pertinentes (p. ex. : Dataiku DSS, Snowflake, Azure ML, ou plateformes d’apprentissage automatique) sont considérées comme de solides atouts;
• Expérience de travail dans des environnements Agile/SAFe et dans des équipes de produits qui proviennent de divers départements;
• Bilinguisme (anglais et français) pour favoriser la collaboration dans le cadre d'initiatives régionales et mondiales.
• Mettre en œuvre divers projets ou formations à travers nos différents bureaux, dont ceux à l’extérieur du Québec.

• Travailler en étroite collaboration avec nos équipes du bureau de Windsor, Ontario .

• Forte compréhension des pratiques d'ingénierie d’apprentissage automatique, notamment les opérations d’apprentissage automatique et d’IA générative et la gestion des modèles;
• Connaissance des outils infonuagiques d’apprentissage automatique, des environnements conteneurisés et des systèmes d'orchestration;
• Familiarité avec l'observabilité de l’apprentissage automatique, la surveillance de la dérive des modèles et l'instrumentation des solutions;
• Connaissance approfondie de Dataiku en tant que plateforme centrale d'IA, y compris ses capacités d'orchestration des flux de travail d’apprentissage automatique, d'automatisation des solutions et d'opérationnalisation des modèles d'IA;
• Connaissance des principes de sécurité, de conformité et de gouvernance de l'IA dans les environnements réglementés;
• Familiarité avec les concepts et les outils d'ingénierie des données, en particulier dans les environnements Azure (par exemple, Azure Data Factory), pour construire des solutions évolutives d'ingestion et de transformation des données;
• Maîtrise de la construction de solutions d’apprentissage automatique de bout en bout à l'aide d'outils modernes;
• Compétences avec les pratiques CI/CD pour l’apprentissage automatique, les mises en œuvre conteneurisées et les systèmes de surveillance des modèles;
• Expérience pratique de la conception et de la mise en œuvre de flux de travail dans Dataiku, y compris les plugiciels, les scénarios, les recettes personnalisées et la version des modèles;
• Expérience pratique des cadres d'apprentissage automatique tels que TensorFlow, PyTorch ou Keras pour le développement, l'entraînement et l'optimisation de modèles avancés, ainsi que de Snowpark ou de cadres similaires pour la mise en œuvre et l'opérationnalisation de modèles au sein de plateformes de données infonuagiques;
• Solides compétences en codage dans Python et familiarité avec les bibliothèques de science des données (p. ex. : scikit-learn, MLflow, Hugging Face);

• Sens du détail et engagement à développer une IA évolutive et de qualité;
• Capacité à collaborer avec des experts en science des données, des ingénieurs et des équipes de produits;
• Capacité à s’adapter à des technologies et à des priorités changeantes dans un environnement d’IA/d’apprentissage automatique;
• Solides compétences en matière de communication et capacité à formuler clairement des concepts techniques à l'intention des parties prenantes techniques et non techniques;
• Curiosité, proactivité et passion de la construction de systèmes d'intelligence artificielle durables et efficaces.

Processus de recrutement

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