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Expert développeur DevOps/MLOPS
Job in
Quebec, Québec, Province de Québec, Canada
Listed on 2026-08-09
Listing for:
Tehora
Full Time
position Listed on 2026-08-09
Job specializations:
-
Software Development
Machine Learning/ ML Engineer, AI Engineer (Applied/Software), DevOps, Cloud Engineer - Software
Job Description & How to Apply Below
Quebec City, Canada | Publié le 31/05/2023
TEHORA est présentement à la recherche d'un(e) expert développeur Dev Ops/MLOPS ayant d’excellentes aptitudes techniques, d’excellentes connaissances et qui souhaite mettre à profit ses compétences au sein d’une équipe polyvalente.
Sans être exhaustifs, voici les services et livrables que devra fournir la personne retenue.
Description des travaux ou des biens livrables :
- Concevoir les pipelines de données et l'infrastructure d'ingénierie pour prendre en charge les systèmes de déploiement d'apprentissages automatiques de nos solutions d’intelligence artificielle;
- Automatiser et créer des outils pour toutes les étapes du pipeline d’intelligence artificielle/ML dans un environnement cloud (pipeline de données, formation et diffusion de modèles);
- Identifier et évaluer de nouvelles technologies pour améliorer les performances, la maintenabilité et la fiabilité des systèmes d'apprentissage automatique de nos solutions d'intelligence artificielle;
- Appliquer la rigueur de l'ingénierie logicielle et les meilleures pratiques à l'apprentissage automatique, y compris CI/CD, automatisation, etc.;
- Soutenir le développement de modèles, en mettant l'accent sur l'auditabilité, la gestion des versions et la sécurité des données;
- Rechercher et mettre en œuvre les meilleures pratiques pour améliorer l'infrastructure d'apprentissage automatique existante;
- Gérer l'infrastructure et les pipelines de données nécessaires pour mettre le code en production;
- Démontrer une compréhension de bout en bout des applications (y compris, mais sans s'y limiter, les algorithmes d'apprentissage automatique) en cours de création;
- Fournir des documentations techniques et opérationnelles de la plateforme MLOps (Wiki, spécifications de conception et de cartographie);
- Participer à l'examen du code par les pairs, aux tests et à la mise en œuvre des meilleures pratiques de développement logiciel;
- Participer aux projets de développement en assurant un suivi rigoureux des tâches et le respect des échéances, et ce, en collaborant avec de multiples parties prenantes dans un environnement itératif; rapide et en constante évolution;
- Participer à l’évolution de l’architecture des solutions d’intelligence artificielle d’Espace Données ou de toute autre solution ayant recours à l’intelligence artificielle;
- Conseiller sur les bonnes pratiques en développement et en assurance qualité en participant à l’amélioration continue des standards de développement et en s’assurant de leur respect lors des revues de code.
- Détenir un diplôme universitaire dans un domaine pertinent et en lien avec le mandat avec un minimum de cinq (5) ans d’expérience en intelligence d’affaires ou intelligence artificielle (selon le profil). Équivalente : une un diplôme collégial avec un minimum de huit (8) ans d’expérience en intelligence d’affaires ou intelligence artificielle (selon profil);
- Détenir une expérience d’au moins trois (3) ans en méthodologie agile;
- Avoir d’excellentes habiletés de communication orale et écrite en français;
- Posséder au moins cinq (5) années actives d’expérience à titre d’expert Dev Ops/MLOps en déploiement de solutions d’intelligence artificielle appliquée;
- Avoir réalisé au cours des cinq (5) dernières années, au moins deux (2) mandats de développement de « pipeline de production » d’apprentissage machine (MLOps) pour des solutions d’intelligence artificielle appliquée.
- Solides compétences en génie logiciel dans des systèmes complexes et l'informatique en nuage;
- Solide expérience développement de pipeline de produit et déploiement de solutions logicielles (Dev Ops) et solutions d’intelligence artificielle(MLOps);
- Solide expérience dans la mise en production de modèle d’apprentissage machine supervisée, non supervisée et apprentissage profond (deep learning);
- Solide connaissance des Framework d'orchestration de flux de travail orientés données et des normes de l'industrie telles que Azure MLOps, MLFlow, Kubeflow Airflow, Argo, etc.;
- Solide expérience avec les environnements et technologies de conteneurisation/virtualisation et de développement…
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