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Architecte de solutions IA

Job in Quebec, Québec, Province de Québec, Canada
Listing for: Axelr
Full Time position
Listed on 2026-06-13
Job specializations:
  • Software Development
    AI Engineer (Applied/Software)
Salary/Wage Range or Industry Benchmark: 125000 - 150000 CAD Yearly CAD 125000.00 150000.00 YEAR
Job Description & How to Apply Below
Location: Quebec

Architecte de solutions IA

À titre de Architecte de solutions en intelligence artificielle, vous accompagnerez les organisations dans la définition, la conception et la mise en œuvre de solutions innovantes basées sur l’IA, en alignement avec leurs objectifs d’affaires. Vous agirez comme architecte IA senior orienté production, responsable de la conception de solutions robustes, industrialisables et sécuritaires, et de la prise de décisions techniques structurantes dans des environnements complexes.

Responsabilités

:
  • Conseiller les parties prenantes dans l’identification des opportunités d’affaires liées à l’intelligence artificielle et à l’analytique avancée
  • Définir des architectures de solutions IA (données, modèles, intégration, infrastructure) adaptées aux environnements clients
  • Élaborer des feuilles de route technologiques et des stratégies d’implantation de solutions IA
  • Assurer l’alignement des solutions avec les cadres de gouvernance, de sécurité et de gestion des données
  • Participer à la sélection des technologies et des plateformes (cloud, MLOps, outils analytiques)
  • Encadrer les équipes de réalisation (data scientists, ingénieurs, architectes) et promouvoir les bonnes pratiques
  • Contribuer à la gestion des risques, à l’éthique et à la conformité des solutions IA
  • Soutenir les activités de positionnement et de développement des affaires (présentations, ateliers, propositions)
  • Produire et maintenir les livrables d’architecture (HLD/LLD, ADR), animer les revues d’architecture, arbitrer les compromis (coût, latence, sécurité, maintenabilité) et définir des patterns de référence réutilisables
  • Concevoir des architectures GenAI (RAG, tool‑calling, agents), définir les stratégies d’évaluation (qualité, hallucinations, toxicité) et mettre en place des garde‑fous (policies, sécurité, confidentialité, content filtering)
  • Définir l’architecture bout‑en‑bout data/IA : ingestion batch et streaming, qualité des données, catalogage et lineage, gouvernance, et intégration aux systèmes existants (API, événements, ETL/ELT)
  • Conduire le threat modeling des solutions IA (prompt injection, data leakage, exfiltration), définir les contrôles (DLP, gestion des secrets, isolation réseau) et assurer la conformité (PII, rétention, auditabilité)
Expérience et formation :
  • Diplôme universitaire en informatique, intelligence artificielle, génie logiciel ou domaine connexe
  • Minimum de 7 ans d’expérience en architecture de solutions, incluant la livraison de solutions IA ou GenAI en production dans des environnements enterprise
  • Expérience démontrée de déploiement de solutions IA en production (CI/CD, tests, monitoring, rollback, gestion de versions modèles/données, SLO/SLA)
  • Expérience en conception d’architectures cloud enterprise : IAM (RBAC/ABAC), réseau (VPC/VNET, peering, private endpoints), chiffrement/KMS, haute disponibilité (HA/DR), observabilité (logs, métriques, traces), Fin Ops
  • Maîtrise d’au moins un framework d’orchestration open source (ex. Lang Chain/Lang Graph, Llama Index, Semantic Kernel) et des composants associés (vector DB, embeddings, reranking)
  • Connaissance des pratiques de suivi, évaluation et monitoring des systèmes GenAI (ex. Langfuse, Lang Smith, Open Telemetry, MAF, Agent Ops/Agent Core)
  • Expérience concrète avec les écosystèmes de données modernes : pipelines batch/streaming, gouvernance, qualité des données, catalogues et lineage
  • Expérience avec des plateformes cloud (Azure, AWS, GCP) et des outils d’IA/ML
  • Capacité à vulgariser des concepts complexes auprès de parties prenantes non techniques
  • Excellentes habiletés en communication, influence et conseil stratégique
  • Avoir livré au moins 2 à 3 solutions IA/GenAI en production dans un contexte enterprise (sécurité, gouvernance, monitoring, support et évolution)
Atouts :
  • Expérience avec Kubernetes, les conteneurs et les pratiques d’Infrastructure as Code (Terraform, Bicep, Cloud Formation) pour industrialiser les déploiements
  • Connaissance des cadres d’éthique et de gouvernance de l’IA
  • Expérience en consultation ou en services‑conseils
Compétences requises pour la réussite :

Les compétences clés recherchées sont orientées vers la rigueur architecturale, la capacité d’exécution…

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