Trouvez un emploi au Canada.

348 210 offres dans notre réseau canadien. Comment nous comptons

Emplois : Canada

Recevoir les nouvelles offres Enregistrer cette recherche

Ajouté il y a 1 jour
PF
Full Stack Engineer
PEOPLE FORCE CONSULTING INC
Quebec, QC
- Contrat
Experience using Python for scripting, automation, or backend development.
Ajouté il y a 1 jour
A
Senior Machine Learning Operations Developer: AI/ML Platform
Autodesk
Vancouver, BC · Toronto, ON · Montreal, QC · AMER - Canada - Ontario - Toronto - University Ave
- Temps plein
Strong scripting skills in Python, Bash, or similar languages for automating operational process
Ajouté il y a 1 jour
LC
Développeur(-euse) principal(e), Processus d'investissement- FR
La Caisse (Caisse de dépôt et placement du Québec)
Montreal, QC
- Temps plein
Maîtrise des langages de programmation (Python, .net, SQL, etc.) et de gestion de bases de données (Snowflake, Databricks);
Ajouté il y a 2 jours
AD
Développeur ou développeuse – intelligence d’affaires
Alliance de l'industrie touristique du Québec
Laval, QC
- Temps plein
L’Alliance est à la recherche d'une personne pour assurer le poste d’un développeur ou d’une développeuse – intelligence d’affaires pour prendre en charge sa plateforme de données au sein…
Ajouté il y a 2 jours
M
Full Stack Engineer
mthree
Montreal, QC
- Temps plein
Une banque d’investissement internationale de premier plan recherche un(e) développeur(se) full stack Java et React, avec 2 à 5 ans d’expérience, pour rejoindre son équipe Custom Baskets.
Ajouté il y a 2 jours
CD
Développeur(-euse) principal(e), Processus d'investissement
Caisse de dépôt et placement du Québec (CDPQ)
Montreal, QC
- Temps plein
Maîtrise des langages de programmation (Python, .net, SQL, etc.) et de gestion de bases de données (Snowflake, Databricks);
Ajouté il y a 2 jours
DevOps Developer, AI Automation
Stay22
Montreal, QC
Strong scripting or coding skills in languages like Python, JavaScript, Go
Ajouté il y a 2 jours
Développeur(-euse) logiciel – Intégration / Backfill Integration Developer – Canada (Montreal)
mthree Recruiting Portal
Montreal, QC
En tant que développeur(-euse) intégrateur logiciel, vous contribuerez à l'intégration, au déploiement et au support de systèmes et services technologiques critiques utilisés par les…
Ajouté il y a 2 jours
GL
Technologue créatif·ive
Groupe LG2
Montreal, QC
- Temps plein
Faire passer les prototypes concluants vers des solutions robustes, avec les développeur·euses et les analystes en données du Hub.
Ajouté il y a 2 jours
A
Développeur backend Senior (Python & AWS)
Astek
Montreal, QC
- Temps plein
Offre d'emploi : Développeur Cloud AWS Python
Ajouté il y a 2 jours
E
Développeur senior systèmes de trading – C++ / Java / Python
Extia
Montreal, QC
- Temps plein
On cherche un Développeur Senior C++ / Java / Python – Trading Algorithmique & Faible Latence, avec 5 à 10 ans d’expérience, capable d’intervenir sur des applications critiques liées au…
Ajouté il y a 2 jours
A
Développeur-Analyste Databricks
Astek
Montreal, QC · Greater Montreal Metropolitan Area
- Temps plein
Offre d'emploi : Développeur-analyste Databricks BI
Ajouté il y a 2 jours
A
Développeur natif à l’IA (agentique et appliquée)
Accenture
Ottawa, ON
- Temps plein
…organisations réelles de nos clients. La différence entre un développeur en IA et le profil que nous recherchons est claire : vous avez déjà mis en production un système multi-agents, vous…
Ajouté il y a 2 jours
A
Développeur natif à l’IA (agentique et appliquée)
Accenture
Montreal, QC
- Temps plein
…organisations réelles de nos clients. La différence entre un développeur en IA et le profil que nous recherchons est claire : vous avez déjà mis en production un système multi-agents, vous…
Ajouté il y a 2 jours
A
Développeur natif à l’IA (agentique et appliquée)
Accenture
Vancouver, BC
- Temps plein
…organisations réelles de nos clients. La différence entre un développeur en IA et le profil que nous recherchons est claire : vous avez déjà mis en production un système multi-agents, vous…
Ajouté il y a 2 jours
A
Développeur natif à l’IA (agentique et appliquée)
Accenture
Toronto, ON
- Temps plein
…organisations réelles de nos clients. La différence entre un développeur en IA et le profil que nous recherchons est claire : vous avez déjà mis en production un système multi-agents, vous…
Ajouté il y a 2 jours
A
Développeur natif à l’IA (agentique et appliquée)
Accenture
Calgary, AB
- Temps plein
…organisations réelles de nos clients. La différence entre un développeur en IA et le profil que nous recherchons est claire : vous avez déjà mis en production un système multi-agents, vous…
Ajouté il y a 2 jours
L
Développeur.euse logiciel – IA/ML
Luqia
Montreal, QC
- Contrat
…personne capable d'intervenir aussi bien sur le développement Python, l'intégration de composants d'IA/ML, les infrastructures infonuagiques, les bases de données que sur…
Ajouté il y a 2 jours
CL
Stagiaire développeur infonuagique/ Cloud Developer Intern
CM Labs Simulations
Montreal, QC
- Stage
Solides compétences en développement avec Go, Python ou un langage similaire.
Ajouté il y a 2 jours
ZT
Computer Vision Software Developer, Professional II- Développeur ou Développeuse de Logiciels en Vision par Ordinateur II
Zebra Technologies
Montreal, QC · CAN - Montreal, Canada
- Temps plein
Experience with Python for algorithm prototyping
Ajouté il y a 2 jours
M
Développeur(se) Full Stack - Core
MaintainX
Montreal, QC
- Temps plein
Notre pile technologique principale comprend TypeScript, React, Node.js et MySQL. Certaines équipes utilisent C# ou Python. Il n’est pas nécessaire de maîtriser tous ces éléments pour…
Ajouté il y a 2 jours
GS
Développeur(euse) ElasticSearch
Groupe SII
Montreal, QC
- Temps plein
Concevoir et mettre en place des outils visant à améliorer l’expérience développeur.
Ajouté il y a 2 jours
M
Développeur(se) Full Stack – Plateforme et infrastructure
MaintainX
Toronto, ON
- Temps plein
Productivité des développeurs : outils internes et extensions d'IDE qui accélèrent le travail de chaque développeur.
Ajouté il y a 2 jours
M
Développeur(se) Full Stack - Core
MaintainX
Toronto, ON
- Temps plein
Notre pile technologique principale comprend TypeScript, React, Node.js et MySQL. Certaines équipes utilisent C# ou Python. Il n’est pas nécessaire de maîtriser tous ces éléments pour…
Ajouté il y a 2 jours
S
Développeur (se) MLOps Senior | IA Générative, Azure & Databricks
Systematix
Montreal, QC
- Temps plein
🚀 Nous sommes à la recherche d’un(e) Développeur(se) MLOps Senior pour contribuer à des initiatives d’intelligence artificielle à grande échelle dans un environnement technologique moderne…

Autodesk

Senior Machine Learning Operations Developer: AI/ML Platform

Vancouver, BC, Canada
Toronto, ON, Canada
Montreal, QC, Canada
AMER - Canada - Ontario - Toronto - University Ave, Canada

Temps plein

Postuler À propos de l’employeur

La candidature s’ouvre dans un nouvel onglet.

Détails de l’emploi

Type d’emploi: Temps plein
Expérience: 5+ years of hands-on experience in DevOps and MLOps, with a focus on deploying and managing machine learning models in production environments
Langue de l’annonce: Anglais · Français
Publié: 8 oct. 2026

Description originale de l’offre

Version française de cette offre bilingue.

26WD100499, Développeur senior en opérations d'apprentissage automatique : plateforme IA/ML

Aperçu du Poste

Autodesk, leader mondial des logiciels de conception 3D, d’ingénierie, de fabrication et de divertissement, recherche un développeur MLOps expérimenté pour rejoindre notre équipe chargée de la plateforme IA/ML. Ce poste est essentiel pour garantir la mise en œuvre sans heurts des modèles d’apprentissage automatique et l’efficacité globale de notre plateforme IA/ML de nouvelle génération, utilisée dans le développement de solutions d’apprentissage automatique et d’IA générative qui alimentent la suite de produits et services d’Autodesk.

Vous collaborerez avec les équipes de recherche et d’ingénierie produit issues de divers domaines, notamment la conception, la construction, la fabrication, ainsi que les médias et le divertissement, afin de soutenir les opérations de la plateforme.

Responsabilités

Assurer l’excellence opérationnelle de notre plateforme IA/ML en mettant en œuvre et en optimisant les pratiques MLOps
Concevoir et mettre en œuvre des pipelines de déploiement automatisés pour les modèles d’apprentissage automatique, en garantissant des transitions fluides du développement à la production
Collaborer avec des équipes interfonctionnelles pour concevoir, mettre en œuvre et maintenir une infrastructure évolutive pour l’entraînement des modèles, l’inférence et le traitement des données
Développer et maintenir des systèmes robustes de surveillance et de journalisation afin de suivre les performances des modèles, l’état de santé du système et l’efficacité globale de la plateforme
Travailler en étroite collaboration avec les développeurs de données pour garantir l’efficacité des pipelines de données destinés à l’entraînement et à la validation des modèles
Mettre en œuvre des systèmes de contrôle de version pour les modèles d’apprentissage automatique et contribuer aux pratiques de gouvernance des modèles
Contribuer à la mise en œuvre de pratiques solides de gouvernance des modèles, de systèmes de contrôle de version et au respect des normes de conformité. Respecter la confidentialité des données et les considérations éthiques, afin de renforcer la confiance dans nos solutions d’IA/ML
Appliquer les meilleures pratiques de sécurité et les normes de conformité dans tous les aspects du MLOps, en garantissant la confidentialité des données et la sécurité de la plateforme
Identifier les opportunités d’automatisation et d’optimisation des processus, et mettre en œuvre des stratégies visant à améliorer le cycle de vie global du MLOps
Jouer un rôle clé dans l’identification et la résolution des problèmes opérationnels, en contribuant à la gestion des incidents et à la reprise du système

Qualifications Minimales

Licence ou master en informatique ou dans un domaine connexe
Au moins 5 ans d’expérience pratique en DevOps et MLOps, avec une spécialisation dans le déploiement et la gestion de modèles d’apprentissage automatique dans des environnements de production
Maîtrise de la mise en œuvre des pratiques « Infrastructure as Code » à l’aide d’outils tels que Terraform ou Ansible
Solide expertise en technologies de conteneurisation (Docker, Kubernetes) pour l’orchestration et la mise à l’échelle des charges de travail d’apprentissage automatique
Expérience avérée dans la mise en place et la gestion de pipelines d’intégration continue et de déploiement continu (CI/CD) pour des projets d’apprentissage automatique
Solides compétences en script en Python, Bash ou dans des langages similaires pour l’automatisation des processus opérationnels
Maîtrise des outils de surveillance et de journalisation (par exemple, Prometheus, Grafana, ELK Stack) pour le suivi des performances des systèmes et des modèles
Maîtrise des bonnes pratiques de sécurité en MLOps, notamment le chiffrement des données, les contrôles d’accès et les normes de conformité
Excellentes compétences en matière de collaboration et de communication, capacité à travailler efficacement au sein d’équipes pluridisciplinaires comprenant des développeurs de données, des développeurs logiciels et des chercheurs
Capacité avérée à diagnostiquer et résoudre rapidement des problèmes opérationnels complexes

Qualifications Souhaitées

Expérience avec les plateformes cloud, en particulier AWS ou Azure, pour le déploiement et la gestion d’infrastructures d’apprentissage automatique
Connaissance des bases de données et des solutions de stockage de données couramment utilisées dans le MLOps, telles que SQL, NoSQL ou les lacs de données
Connaissance des frameworks d’apprentissage automatique courants (TensorFlow, PyTorch) et de leur intégration dans les processus MLOps
Expérience préalable avec des outils de collaboration tels que Git pour le contrôle de version et Jira pour la gestion de projet
Connaissance des méthodologies de développement Agile et capacité à travailler dans un environnement itératif et collaboratif

Lire l’offre bilingue complète

L'affichage de poste en français suivra / The French job posting follows.

26WD100499, Senior Machine Learning Operations Developer: AI/ML Platform

Position Overview

Autodesk, a global leader in 3D design, engineering, manufacturing, and entertainment software, is seeking a skilled MLOps Developer to join our AI/ML Platform team. This role is pivotal in ensuring the smooth operationalization of machine learning models and the overall efficiency of our next-generation AI/ML platform used in the development of machine learning and generative AI solutions powering Autodesk’s suite of products and services. You will collaborate with research and product engineering from various domains including design, construction, manufacturing, and media & entertainment to to support platform operations.

Responsibilities

Drive the operational excellence of our AI/ML Platform by implementing and optimizing MLOps practices
Design and implement automated deployment pipelines for machine learning models, ensuring seamless transitions from development to production
Collaborate with cross-functional teams to design, implement, and maintain scalable infrastructure for model training, inference, and data processing
Develop and maintain robust monitoring and logging systems to track model performance, system health, and overall platform efficiency
Work closely with data developers to ensure efficient data pipelines for model training and validation
Implement version control systems for machine learning models and contribute to model governance practices
Contribute to the implementation of robust model governance practices, version control systems, and adherence to compliance standards. Uphold data privacy and ethical considerations, fostering trust in our AI/ML solutions
Enforce security best practices and compliance standards in all aspects of MLOps, ensuring data privacy and platform security
Identify opportunities for process automation, optimization, and implement strategies to enhance the overall MLOps lifecycle
Play a key role in identifying and resolving operational issues, contributing to incident response and system recovery

Minimum Qualifications

BS or MS in Computer Science, or related field
5+ years of hands-on experience in DevOps and MLOps, with a focus on deploying and managing machine learning models in production environments
Proficiency in implementing Infrastructure as Code practices using tools such as Terraform or Ansible
Strong expertise in containerization technologies (Docker, Kubernetes) for orchestrating and scaling machine learning workloads
Demonstrated experience in setting up and managing Continuous Integration and Continuous Deployment (CI/CD) pipelines for machine learning projects
Strong scripting skills in Python, Bash, or similar languages for automating operational process
Familiarity with monitoring and logging tools (e.g., Prometheus, Grafana, ELK Stack) for tracking system and model performance
Understanding of security best practices in MLOps, including data encryption, access controls, and compliance standards
Excellent collaboration and communication skills, working effectively with cross-functional teams including data developers, software developers, and researchers
Proven ability to troubleshoot and resolve complex operational issues in a timely manner

Preferred Qualifications

Experience with cloud platforms, especially AWS or Azure, for deploying and managing machine learning infrastructure
Familiarity with databases and data storage solutions commonly used in MLOps, such as SQL, NoSQL, or data lakes
Exposure to popular machine learning frameworks (TensorFlow, PyTorch) and their integration into MLOps processes
Previous experience with collaboration tools like Git for version control and Jira for project management
Familiarity with Agile development methodologies and working in an iterative, collaborative environment

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

26WD100499, Développeur senior en opérations d'apprentissage automatique : plateforme IA/ML

Aperçu du Poste

Responsabilités

Assurer l’excellence opérationnelle de notre plateforme IA/ML en mettant en œuvre et en optimisant les pratiques MLOps
Concevoir et mettre en œuvre des pipelines de déploiement automatisés pour les modèles d’apprentissage automatique, en garantissant des transitions fluides du développement à la production
Collaborer avec des équipes interfonctionnelles pour concevoir, mettre en œuvre et maintenir une infrastructure évolutive pour l’entraînement des modèles, l’inférence et le traitement des données
Développer et maintenir des systèmes robustes de surveillance et de journalisation afin de suivre les performances des modèles, l’état de santé du système et l’efficacité globale de la plateforme
Travailler en étroite collaboration avec les développeurs de données pour garantir l’efficacité des pipelines de données destinés à l’entraînement et à la validation des modèles
Mettre en œuvre des systèmes de contrôle de version pour les modèles d’apprentissage automatique et contribuer aux pratiques de gouvernance des modèles
Contribuer à la mise en œuvre de pratiques solides de gouvernance des modèles, de systèmes de contrôle de version et au respect des normes de conformité. Respecter la confidentialité des données et les considérations éthiques, afin de renforcer la confiance dans nos solutions d’IA/ML
Appliquer les meilleures pratiques de sécurité et les normes de conformité dans tous les aspects du MLOps, en garantissant la confidentialité des données et la sécurité de la plateforme
Identifier les opportunités d’automatisation et d’optimisation des processus, et mettre en œuvre des stratégies visant à améliorer le cycle de vie global du MLOps
Jouer un rôle clé dans l’identification et la résolution des problèmes opérationnels, en contribuant à la gestion des incidents et à la reprise du système

Qualifications Minimales

Licence ou master en informatique ou dans un domaine connexe
Au moins 5 ans d’expérience pratique en DevOps et MLOps, avec une spécialisation dans le déploiement et la gestion de modèles d’apprentissage automatique dans des environnements de production
Maîtrise de la mise en œuvre des pratiques « Infrastructure as Code » à l’aide d’outils tels que Terraform ou Ansible
Solide expertise en technologies de conteneurisation (Docker, Kubernetes) pour l’orchestration et la mise à l’échelle des charges de travail d’apprentissage automatique
Expérience avérée dans la mise en place et la gestion de pipelines d’intégration continue et de déploiement continu (CI/CD) pour des projets d’apprentissage automatique
Solides compétences en script en Python, Bash ou dans des langages similaires pour l’automatisation des processus opérationnels
Maîtrise des outils de surveillance et de journalisation (par exemple, Prometheus, Grafana, ELK Stack) pour le suivi des performances des systèmes et des modèles
Maîtrise des bonnes pratiques de sécurité en MLOps, notamment le chiffrement des données, les contrôles d’accès et les normes de conformité
Excellentes compétences en matière de collaboration et de communication, capacité à travailler efficacement au sein d’équipes pluridisciplinaires comprenant des développeurs de données, des développeurs logiciels et des chercheurs
Capacité avérée à diagnostiquer et résoudre rapidement des problèmes opérationnels complexes

Qualifications Souhaitées

Expérience avec les plateformes cloud, en particulier AWS ou Azure, pour le déploiement et la gestion d’infrastructures d’apprentissage automatique
Connaissance des bases de données et des solutions de stockage de données couramment utilisées dans le MLOps, telles que SQL, NoSQL ou les lacs de données
Connaissance des frameworks d’apprentissage automatique courants (TensorFlow, PyTorch) et de leur intégration dans les processus MLOps
Expérience préalable avec des outils de collaboration tels que Git pour le contrôle de version et Jira pour la gestion de projet
Connaissance des méthodologies de développement Agile et capacité à travailler dans un environnement itératif et collaboratif

At Autodesk, we're building a diverse workplace and an inclusive culture to give more people the chance to imagine, design, and make a better world. Autodesk is proud to be an equal opportunity employer and considers all qualified applicants for employment without regard to race, color, religion, age, sex, sexual orientation, gender, gender identity, national origin, disability, veteran status or any other legally protected characteristic. We also consider for employment all qualified applicants regardless of criminal histories, consistent with applicable law.

Autodesk has always valued flexibility in how we work. We continue to provide employees flexibility to support their work preferences wherever possible and nearly all roles are hybrid or remote, unless otherwise indicated.

Are you an existing contractor or consultant with Autodesk? Please search for open jobs and apply internally (not on this external site). If you have any questions or require support, contact Autodesk Careers.

Postuler À propos de l’employeur

En savoir plus sur ce poste

Parrainage de visa

Aucune mention détectée dans l’offre

Signaler cette offre