Développeur en données et intelligence artificielle

Langue requise : Français avancé requis (5/5) – anglais fonctionnel Heures de travail par semaine : 40 heures par semaine, du lundi au vendredi Type de poste : Mode hybride – 2 jours par semaine en présentiel au centre-ville de Montréal Durée de la mission : Mandat de 3 ans, jusqu’au 1er juin 2029 Date de début : Dès que possible À propos du poste Nous recherchons un Développeur en données et intelligence artificielle possédant une expérience marquée en IA pour contribuer à la conception, à l’industrialisation et à la maintenance de solutions analytiques avancées. Dans ce rôle, vous participerez à l’ensemble du cycle de vie des solutions, de l’analyse et de la conception jusqu’au développement, aux tests, au déploiement et à la mise en production. Vous jouerez également un rôle important dans la définition des standards de développement, l’évolution des pratiques d’ingénierie et l’adoption de méthodes responsables en intelligence artificielle. Vous évoluerez dans un environnement technologique moderne reposant notamment sur Azure Databricks, Azure Data Factory, Azure DevOps, Python et SQL . Le rôle exige une combinaison de compétences en ingénierie de données, intelligence artificielle, MLOps, développement logiciel et leadership technique. Exigences et compétences techniques Exigences principales Minimum de 6 ans d’expérience en développement logiciel, solutions analytiques ou intelligence artificielle en entreprise Expérience concrète en conception et livraison de solutions d’IA de bout en bout Expérience avec : Intelligence artificielle générative Modèles de langage Industrialisation de solutions IA Très bonne maîtrise de : Azure Databricks Azure Data Factory Azure DevOps Python SQL Expérience en gestion du code source, stratégies de branches et pratiques CI/CD Bonne connaissance : Des processus ETL Des pipelines d’ingestion De l’architecture médaillon De l’exposition des données dans des environnements analytiques infonuagiques Expérience avec les outils et pratiques MLOps Bonne compréhension du cycle de vie des modèles et solutions d’intelligence artificielle Connaissance des enjeux liés à : La sécurité La confidentialité La conformité La gouvernance La gestion des risques en IA Compréhension des principes d’IA responsable et de sécurité applicative Expérience en environnement Agile et DevOps Expérience avec Jira et Confluence Capacité à exercer un leadership technique fort Objectifs et livrables Concevoir et faire évoluer des solutions d’intelligence artificielle et d’analytique avancée Faire passer les solutions IA du prototype à un environnement de production stable et évolutif Définir et implanter les standards de développement logiciel et IA Améliorer les pratiques CI/CD, MLOps, d’automatisation et de gestion du code Renforcer la sécurité, la gouvernance et la conformité des solutions IA Favoriser la réutilisation des composantes, des apprentissages et des bonnes pratiques Assurer la qualité, la maintenabilité et la performance des solutions livrées Responsabilités principales Définir, documenter et implanter les normes, standards et gabarits de développement IA et logiciel Participer à la conception et au développement de solutions analytiques et d’IA de bout en bout Développer, tester, déployer et maintenir les solutions Mettre en place ou améliorer : La gestion du code source Les pipelines CI/CD L’automatisation La documentation technique Encadrer l’industrialisation des solutions d’intelligence artificielle Développer et maintenir des pipelines de données dans Azure Databricks et Azure Data Factory Concevoir des traitements et solutions avec Python et SQL Contribuer à la mise en place des pratiques MLOps Conseiller les équipes sur les architectures, technologies et outils liés à l’IA Identifier les possibilités d’optimisation des solutions et processus existants Proposer des améliorations concrètes et soutenir leur mise en œuvre Intégrer les principes de sécurité, de confidentialité, de gouvernance et d’IA responsable Documenter les décisions, livrables et apprentissages Accompagner les membres de l’équipe et agir comme référence technique Collaborer avec les équipes de données, d’architecture, de développement et d’affaires Environnement technologique Azure Databricks Azure Data Factory Azure DevOps Python SQL Power BI MLOps ETL et pipelines de données Architecture médaillon Intelligence artificielle générative Modèles de langage Jira Confluence Compétences personnelles Leadership technique Excellente capacité d’analyse et de résolution de problèmes Autonomie et sens des responsabilités Capacité à proposer et à défendre des orientations technologiques Rigueur et souci de la qualité Esprit d’innovation et d’amélioration continue Excellente capacité de collaboration Capacité à vulgariser des concepts complexes Adaptabilité dans un environnement technologique en évolution rapide En soumettant votre candidature, vous consentez à ce que Xideral recueille, utilise et conserve vos renseignements personnels uniquement à des fins de recrutement et de sélection pour ce poste ou pour des opportunités similaires en lien avec vos domaines d’expertise. Vos informations seront traitées de manière confidentielle et conformément à la Loi 25 sur la protection des renseignements personnels du Québec. Vous pouvez en tout temps demander l’accès, la rectification ou la suppression de vos données en nous contactant à l’adresse suivante : [email protected] .