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Architecte principal, IA agentique

Job in Mississauga, Ontario, Canada
Listing for: Bell
Full Time position
Listed on 2026-06-18
Job specializations:
  • Software Development
    AI Engineer (Applied/Software), Machine Learning/ ML Engineer, Cloud Engineer - Software, DevOps
Job Description & How to Apply Below

Principales responsabilités

  • Architecture de systèmes d’agents d’IA :
    Diriger la conception architecturale de bout en bout de flux de travail autonomes multi-agents et d’agents utilitaires adaptés pour résoudre des défis d’entreprise complexes et automatiser les flux de travail.
  • Conception d’infrastructures infonuagiques :
    Concevoir, provisionner et optimiser des infrastructures infonuagiques évolutives pour prendre en charge des applications d’IA à haute disponibilité, en assurant un déploiement sécurisé et efficace des modèles et de la logique des agents.
  • Développement de produits et de logiciels :
    Participer activement au développement pratique, en écrivant du code de qualité production pour créer et intégrer des produits d’IA/AA dans les piles technologiques d’entreprise existantes et les infrastructures informatiques.
  • RAG et optimisation de la recherche :
    Concevoir et mettre en œuvre des architectures RAG personnalisées avancées et des solutions de recherche d’entreprise, en identifiant et en atténuant activement les défis liés à l’ingestion de données, à l’optimisation de la recherche vectorielle et à l’hallucination des modèles.
  • Leadership technique et stratégie : Définir et défendre les méthodologies de développement logiciel axées sur l’IA. Évaluer les nouveaux cadres, outils et plateformes d’IA pour s’assurer que l’organisation reste à l’avant-garde de l’innovation en IA.
  • Collaboration interfonctionnelle :
    Collaborer étroitement avec les scientifiques des données, les ingénieurs logiciels, les Dev Ops et les parties prenantes de l’entreprise pour déployer de manière transparente les agents d’IA dans des environnements de production tout en respectant les normes de sécurité et de réseautage de l’entreprise (par exemple, l’intégration de pare-feu, les composants de réseau interne).
  • Qualifications essentielles

  • Maîtrise de la programmation :
    Maîtrise de niveau expert de Python, ainsi qu’une expérience avec d’autres langages de programmation modernes (par exemple, C#, Java). Création de solutions logicielles de qualité entreprise.
  • Connaissance de l’IA/AA :
    Compréhension conceptuelle et pratique approfondie de l’IA générative, des grands modèles de langage (LLM), du traitement du langage naturel (TLN), des bases de données vectorielles et des cadres d’orchestration d’agents.
  • Expertise en infrastructures infonuagiques :
    Expertise avérée dans l’architecture et le déploiement d’applications sur les principales plateformes infonuagiques (GCP de préférence). Solide compréhension des architectures infonuagiques, de la conteneurisation (Docker, Kubernetes) et des pipelines CI/CD.
  • Expérience de développement pratique :
    Plus de 7 ans d’expérience globale en ingénierie logicielle, avec une partie considérable dédiée à la création et au déploiement de produits d’IA/AA ou d’applications logicielles complexes.
  • Esprit de conception de systèmes :
    Capacité exceptionnelle à concevoir des systèmes distribués complexes, avec une solide maîtrise de la conception d’API, de l’architecture de microservices et des principes de sécurité d’entreprise.
  • Éducation :
    Baccalauréat/Maîtrise en informatique, en ingénierie ou dans un domaine connexe (ou expérience équivalente).
  • Qualifications souhaitées

  • Expérience pratique avec Google Cloud Platform (GCP) et les composants Vertex AI (par exemple, Vertex Search, Agent Development Kit, déploiement de modèles personnalisés).
  • Expérience de la navigation dans des réseaux internes d’entreprise complexes et des processus informatiques (par exemple, gestion de la connectivité réseau, protocoles de sécurité).
  • Familiarité avec Scrum, les cadres de développement agiles.
  • Solide compréhension des méthodologies et cadres de développement émergents axés sur l’IA (par exemple, SDD, BMAD, etc. ).
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