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Expert IA

Job in Montreal, Montréal, Province de Québec, Canada
Listing for: Cofomo
Full Time position
Listed on 2026-02-16
Job specializations:
  • IT/Tech
    AI Engineer, Machine Learning/ ML Engineer
Job Description & How to Apply Below
Location: Montreal

Cofomo:
Un endroit où vous pouvez vous sentir chez vous.

Travailler avec Cofomo, c’est l’occasion de collaborer aujourd’hui aux projets technologiques de demain.

Appliquez vos compétences, vos connaissances et votre capacité de résoudre des problèmes dans un environnement enrichissant et motivant.

Nous investissons dans nos talents, nous encourageons le perfectionnement et nous vous appuyons dans toutes les facettes de votre carrière chez nous, le tout dans le cadre d’une culture inclusive qui défend les valeurs d’engagement, d’intégrité, de diversité, de passion et de créativité.

Faites partie de l’avenir – de la technologie verte, aux dernières innovations en IA et sécurité de l’information dans le cadre de projets à grande échelle pour des clients de premier plan.

Cofomo est l’endroit où vous pouvez grandir, apprendre, créer, contribuer, et être reconnu pour ces contributions. C’est un endroit que vous voudrez appeler «chez vous».

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, Tensor Flow, 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…
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