Ingénieur·e IA générative / LLMOps
- Quebec, QC, Canada
Temps plein
La candidature s’ouvre dans un nouvel onglet.
Détails de l’emploi
- Type d’emploi
- Temps plein
- Postuler avant le
- Expérience
- Au moins 4 ans d’expérience en ingénierie logicielle ou en apprentissage automatique, dont une expérience concrète de projets d’IA générative
- Langue de l’annonce
- Français
- Publié
Description originale de l’offre
Vous industrialisez des solutions d’IA générative, de la preuve de concept jusqu’à l’exploitation en production. Vous garantissez leur fiabilité, leur sécurité et la maîtrise de leurs coûts pour des clients des secteurs financier, public et de la santé.
Vos missions
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Vos missions
- Concevoir et développer des applications fondées sur des grands modèles de langage : assistants, agents, recherche augmentée (RAG)
- Mettre en place les chaînes LLMOps : gestion des versions des prompts et des modèles, évaluation automatisée, déploiement continu
- Déployer et optimiser des modèles open-weight sur des infrastructures GPU
- Instrumenter les solutions pour suivre la qualité des réponses, la latence et les coûts d’inférence
- Intégrer des garde-fous de sécurité et de conformité, notamment au regard de la Loi 25
- Partager votre expertise au sein de la communauté IA d’Atlantora
- Au moins 4 ans d’expérience en ingénierie logicielle ou en apprentissage automatique, dont une expérience concrète de projets d’IA générative
- Excellente maîtrise de Python et des bonnes pratiques de développement
- Connaissance des architectures RAG, des bases vectorielles et des frameworks d’agents
- Expérience du déploiement de modèles sur Kubernetes ou sur des services cloud gérés
- Esprit critique sur les limites des modèles et sensibilité aux enjeux éthiques
- Maîtrise du français et de l’anglais
- Python
- LangGraph
- vLLM
- MLflow
- pgvector
- Kubernetes
- Azure AI Foundry
- Un parcours de formation et de certification financé dès votre arrivée
- Des projets d’envergure, du nouveau système à la plateforme
- La possibilité de façonner les méthodes et la culture d’une startup en croissance
- Une culture d’entraide, de partage et de feedback
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