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Développeur·euse principal·e en IA appliquée

Reposted 11 Days Ago
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In-Office
Montréal, QC
Senior level
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Senior level
The role involves developing and maintaining scalable AI systems, managing model lifecycles, translating business needs into AI solutions, and innovating with cutting-edge technologies like RAG systems.
The summary above was generated by AI
Description de l'entreprise

SSENSE, prononcé [es-uhns], est une plateforme technologique montréalaise à portée internationale œuvrant au croisement de la culture, de la communauté et du commerce. SSENSE offre une combinaison de marques de luxe établies et émergentes dans les rayons féminin, masculin, pour enfant et divers. 

Avec une moyenne de 100 millions de visites mensuelles sur le site, SSENSE a été saluée par la critique, à la fois pour son modèle de commerce numérique et pour sa production de contenu culturel. 

Description du poste

Nous recherchons un·e Développeur·euse principal·e en IA appliquée, hautement qualifié·e et motivé·e, pour rejoindre notre équipe innovante. Ce rôle est essentiel pour transformer la recherche complexe en IA en solutions d'affaires pratiques, évolutives et à fort impact. Le·La candidat·e idéal·e combinera une expertise technique approfondie avec une solide vision produit et un sens des affaires aiguisé afin d'offrir les meilleures expériences d'IA de leur catégorie.

Ce poste est axé sur la génération de résultats commerciaux mesurables grâce à l'IA, avec une répartition du temps entre le développement (50 %), la stratégie (30 %) et la recherche (20 %).

 

Ce que vous ferez:

  • Développement et maintenance de systèmes d'IA : Construire, intégrer et maintenir des modèles et des systèmes d'IA performants déployés en production.

  • Architecture évolutive : Concevoir et mettre en œuvre des pipelines robustes, évolutifs et efficaces pour le déploiement de modèles d'IA dans des environnements de production.

  • Gestion du cycle de vie des modèles : Assumer la responsabilité de l'ensemble du cycle de vie du développement des modèles, incluant le versionnage, la surveillance, le réentraînement, l'optimisation de la latence et l'observabilité.

  • Traduction commerciale et stratégie : Traduire des besoins commerciaux complexes en solutions claires et mesurables propulsées par l'IA, en veillant à ce que la technologie s'aligne sur les objectifs stratégiques de l'entreprise.

  • Innovation et prototypage : Repousser les limites de l'innovation en concevant et en construisant des pipelines de pointe, tels que des systèmes de génération augmentée de récupération (RAG), multimodaux ou génératifs.

Qualifications

  • Formation : Maîtrise ou doctorat en informatique, apprentissage automatique (Machine Learning), science des données ou dans un domaine technique connexe.

  • Expérience : Plus de 5 ans d'expérience professionnelle en apprentissage automatique appliqué ou en ingénierie de l'IA, avec un historique documenté d'impact au niveau de la production.

  • Déploiement en production : Expérience éprouvée dans le déploiement réussi de modèles avancés de ML et de Deep Learning (ex. : LLM, vision par ordinateur ou systèmes de recommandation) du stade de prototype à la production à grande échelle.

  • Expertise MLOps : Expertise dans la conception et la mise en œuvre de pipelines MLOps évolutifs à faible latence et d'architectures de service de modèles.

  • Compétences Cloud : Expérience pratique approfondie de la gestion des charges de travail d'IA sur les principales plateformes cloud (AWS de préférence) en utilisant les pratiques MLOps modernes.

  • Connaissance du domaine : Une expérience dans les applications d'IA pour le commerce électronique ou la vente au détail (personnalisation, recherche ou tarification dynamique) est un atout.

 

Ce qui vous distingue :

  • Sens des affaires et vision produit : Forte capacité à comprendre l'impact commercial des solutions d'IA, à prioriser les fonctionnalités en fonction de leur impact potentiel et à défendre l'expérience utilisateur.

  • Systèmes d'IA avancés : Expérience pratique approfondie de la mise en œuvre et de l'optimisation des systèmes de génération augmentée de récupération (RAG).

  • Maîtrise des LLM : Expertise dans le travail avec des modèles de langage de grande taille (LLM) commerciaux ou open-source.

  • Optimisation de modèles : Expérience concrète de l'ajustement fin (fine-tuning) de réseaux de neurones (ex. : transfert d'apprentissage) pour des applications spécifiques et de l'optimisation des modèles pour l'inférence en production.

Informations supplémentaires

Pourquoi nous rejoindre: 

  • Assurance santé et dentaires, et plans de santé mentale.

  • Programme parental.

  • Rabais sur le ssense.com.

  • Régime d'épargne et de retraite.

  • Couverture de l'affirmation du genre.

  • La chance de travailler avec des technologies de pointe et une équipe innovante.

SSENSE est un employeur qui souscrit au principe de l'égalité des chances. Nous célébrons la diversité et nous nous engageons à créer un environnement inclusif pour tous les employés. Si vous avez besoin d'aménagements particuliers, faites-le nous savoir. Nous ferons de notre mieux pour vous satisfaire !

 

#LI-Hybrid, Télétravail hybride 

#SSENSEFR

Top Skills

AI
AWS
Deep Learning
Machine Learning
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What you need to know about the Montreal Tech Scene

With roots dating back to 1642, Montreal is often recognized for its French-inspired architecture and cobblestone streets lined with traditional shops and cafés. But what truly sets the city apart is how it blends its rich tradition with a modern edge, reflected in its evolving skyline and fast-growing tech industry. According to economic promotion agency Montréal International, the city ranks among the top in North America to invest in artificial intelligence, making it le spot idéal for job seekers who want the best of both worlds.

Key Facts About Montreal Tech

  • Number of Tech Workers: 255,000+ (2024, Tourisme Montréal)
  • Major Tech Employers: SAP, Google, Microsoft, Cisco
  • Key Industries: Artificial intelligence, machine learning, cybersecurity, cloud computing, web development
  • Funding Landscape: $1.47 billion in venture capital funding in 2024 (BetaKit)
  • Notable Investors: CIBC Innovation Banking, BDC Capital, Investissement Québec, Fonds de solidarité FTQ
  • Research Centers and Universities: McGill University, Université de Montréal, Concordia University, Mila Quebec, ÉTS Montréal

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