
Développeur.euse apprentissage automatique - IA/ML
- Montréal, QC
- Permanent
- Temps-plein
- Gouverner et contribuer à l'industrialisation des projets ML/IA, en vous concentrant sur le déploiement et la maintenance des pipelines et modèles en production.
- Contribuer à l'identification d'approches et au développement d'outils techniques nouveaux ou améliorés.
- Intervenir en tant que consultant pour orienter des technologies et/ou conseiller lors des preuves de concepts pour les projets de prévision/prescription et en IA.
- Concevoir et mettre en œuvre des services, des tests, et des interfaces qui supportent le déploiement des projets ML.
- Assurer la sécurité, la robustesse et la performance des solutions ML lors des déploiements en production.
- Concevoir et mettre en œuvre des processus de déploiement, de surveillance et de gestion de versions des modèles ML, qui soient évolutifs, continus et automatisés.
- Guider, collaborer et soutenir les utilisateurs dans l'optimisation des pipelines ML, en devenant un expert sur la plateforme Databricks.
- Encadrer et engager les praticiens du ML/IA chez Ubisoft, en partageant des connaissances et des meilleures pratiques en ML Ops.
- Participer à des projets de preuve de concept, en faisant progresser la connaissance des nouvelles technologies ML.
- 3 à 5 années d'expérience complexe et expertise approfondie liée au poste.
- Esprit d'équipe et excellentes aptitudes organisationnelles, relationnelles et à communiquer.
- Passion pour mettre à profit la science des données dans la résolution des problèmes.
- Capacité à évaluer les problèmes rapidement, tant du point de vue qualitatif que quantitative.
- Capacité à naviguer entre la vue d'ensemble et les détails de la Data Science / l'Ingénierie ML, avec une solide expérience en programmation avec Java, Scala ou Python.
- Expérience en Machine Learning, Data Science, ou un domaine connexe, avec un focus sur l'amélioration de la qualité des modèles et des données, et la capacité avérée à construire des processus d'IA automatisés et à gérer des pipelines de données à grande échelle.
- Expérience dans le déploiement de modèles, la mise en place de validation de modèles et l'opérationnalisation des systèmes AI/ML à grande échelle dans des environnements de production.
- Expérience avec les concepts ML, des outils tels que MLFlow, et des frameworks/bibliothèques comme Scikit-learn, PyTorch, XGBoost. L'expérience avec Databricks est un atout.
- Connaissance des technologies Big Data-Spark, PySpark, de l'ingénierie des données, et de l'architecture des pipelines est essentielle.
- Avoir des fondements en principes d'ingénierie logicielle et maîtrise des outils et pratiques DevOps.
- Baccalauréat ou maîtrise en informatique, génie informatique ou logiciel ou équivalent.