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Ajouté il y a 2 mois
C
Développeur Java
CGI
Drummondville, QC
- Temps plein
CGI est à la recherche d’un(e) Développeur(se) Java Senior pour contribuer à la conception et à l’évolution de solutions critiques dédiées à la détection de fraude, à la lutte contre le…
Ajouté il y a 2 mois
K
Dessinateur sénior en mécanique du bâtiments
KOLOSTAT
Laval, QC
- Temps plein
Répartir la charge de travail entre les dessinateurs afin de s’assurer du respect des échéanciers des projets.
Ajouté il y a 2 mois
T
Responsable technique Solaris senior - niveau 3
TEHORA
Télétravail, Canada
- Temps plein
- Télétravail
TEHORA est présentement à la recherche d’un(e) responsable technique Solaris senior - niveau 3 afin de contribuer au développement et à l’exploitation de son centre de services…
Ajouté il y a 2 mois
RF
Ingénieur.e de platforme senior
Rodeo FX
Montreal, QC
- Temps plein
…collaboré à des publicités pour YouTube, NBC et Apple. Ses projets actuels incluent Dune: Prophecy, Silo saison 2 et Sonic 3. Parmi les projets récemment sortis, on cite The Rings of Power…
Ajouté il y a 2 mois
CS
DÉTAILLEUR
Camnor Steel Group
Beauceville, QC
- Temps plein
Aider le chargé de projet sur certaines tâches.
Ajouté il y a 2 mois
A
Chef sénior, Programmation Gameplay // Senior Lead Gameplay Programmer
Activision
Quebec, Quebec
- Autre
Participer aux rencontres de planification des projets et à l’établissement des priorités ;
Ajouté il y a 4 mois
BI
Senior Technical Animator - Dead by Daylight | Animateur·rice Technique Sénior·e - Dead by Daylight.
Behaviour Interactive
Montreal, QC
- Temps plein
The Senior Technical Animator is the person who enables animators to showcase their talent. Armed with a solid understanding of rigging and skinning principles, they create the structure…
Ajouté il y a 3 mois
B
Chef sénior, Programmation Gameplay // Senior Lead Gameplay Programmer
Beenox
Quebec, Quebec
- Autre
Participer aux rencontres de planification des projets et à l’établissement des priorités ;
Ajouté il y a 4 mois
AB
Chef sénior, Programmation Gameplay // Senior Lead Gameplay Programmer
Activision Blizzard, Inc.
Montreal, Quebec · Quebec, Quebec
- Temps plein
Participer aux rencontres de planification des projets et à l’établissement des priorités ;
Ajouté il y a 2 mois
C
Hydrogéologue ou ingénieur-e en hydrogéologie (Banque de candidatures)
CIMA+
Montreal, QC · Québec, Quebec
- Temps plein
…ses services en hydrogéologie, et cherche une Chargée ou un Chargé de projets intermédiaire ou senior en hydrogéologie pour piloter des projets multidisciplinaires en hydrogéologie physique…
Ajouté il y a 2 mois
C
Hydrogéologue ou ingénieur-e en hydrogéologie (Banque de candidatures)
CIMA+
Quebec, QC
- Temps plein
…ses services en hydrogéologie, et cherche une Chargée ou un Chargé de projets intermédiaire ou senior en hydrogéologie pour piloter des projets multidisciplinaires en hydrogéologie physique…
Ajouté il y a 2 mois
Gestionnaire de projets sénior bilingue
Spiria
Oakville, ON · Gatineau, QC · Montreal, QC
\nEn tant que Gestionnaire de projets sénior chez Spiria, vous serez amené(e) à:
Ajouté il y a 2 mois
D
Rotating Machinery Senior Engineer
DNV
Toronto, ON
- Temps plein
Les employés travaillent généralement trois (3) jours par semaine à partir d’un bureau de DNV ou d’un site/client
Ajouté il y a 4 mois
R
Gestionnaire principal(e), Contrats / Senior Manager, Contracts
RTX
Longueuil, Quebec
- Temps plein
Gère et dirige les négociations pour des projets de petite à moyenne envergure
Ajouté il y a 4 mois
UT
Senior Software Engineer
Unity Technologies
Toronto, Ontario · Montreal, Quebec · Ontario
- Temps plein
…du runtime Unity, télémétrie et observabilité à travers les projets clients, analyses de la santé des produits, ainsi que les surfaces du Tableau de bord Unity qui redonnent ces données aux…
Ajouté il y a 4 mois
N
Senior Programmer (AI, Engine, Rendering, UI) / Programmeur sénior (IA, Moteur, Rendu, Interface utilisateur)
NBCUniversal
Montreal, Quebec
- Temps plein
As a Senior Programmer, you are responsible for designing, implementing, and maintaining core systems within Unreal Engine that support gameplay, visuals, AI behaviour, and user experience.…
Ajouté il y a 4 mois
MT
Analyste d’applications informatiques sénior
McCarthy Tétrault LLP
Montreal, Quebec
- Temps plein
Nous recrutons actuellement un(e) analyste d’applications informatiques sénior qui se joindra à notre équipe. La personne retenue doit posséder au moins sept ans d’expérience à des niveaux…
Ajouté il y a 4 mois
TM
Financial Reporting Manager / Directeur, analyse et informations financières
The Maples Group (Financial Services)
Montreal, Quebec
- Temps plein
Reporting to the Senior Financial Reporting Manager, the Financial Reporting Manager is an integral part of our Global Finance Team, with a primary focus on global intercompany and transfer…
Ajouté il y a 4 mois
TM
Coordinateur Logistique Senior / Senior Logistics Coordinator
Taiga Motors
Kahnawake Indian Reserve No. 14, Quebec · Montréal, Quebec
- Temps plein
- Prendre en charge de bout en bout chaque expédition et anticiper les aléas.
Ajouté il y a 2 mois
Ingénieur(e) sénior(e) Infrastructures de Transport
Kiewit
Quebec, Quebec · Laval, Queb
Planifier la charge de travail et piloter les activités de l’équipe d’ingénieurs et de techniciens affectés aux projets.
Ajouté il y a 1 mois
Estimateur(trice) mécanique sénior
Kiewit
Montreal, QC
En tant qu’estimateur ou estimatrice mécanique sénior, vous serez responsable d’analyser les coûts et préparer les évaluations des projets mécaniques. Dans ce rôle, vous fournirez une…
Ajouté il y a 4 mois
Senior Machine Learning Engineer - Computer Vision
Citylogix
Montreal, Quebec
Reporting to the Chief Technology Officer (CTO), the Senior Machine Learning Engineer is responsible for researching, developing, and deploying the computer-vision models at the core of our…
Ajouté il y a 4 mois
AG
Technicien.ne en électronique/ Electronics Technician - Port-Cartier
ADGA Group Consultants Inc
Port-Cartier, Quebec
- 52 566 $ à 64 896 $ CAD / an
- Temps plein
…de conseil et notre approche intégrée de la réalisation de projets, nous mettons à profit notre expertise approfondie etnotre esprit novateur pour renforcer la sécurité nationale du…
Ajouté il y a 4 mois
N
Senior Programmer (AI, Engine, Rendering, UI) / Programmeur sénior (IA, Moteur, Rendu, Interface utilisateur)
NBCUniversal
Montreal, Quebec
- Temps plein
As a Senior Programmer, you are responsible for designing, implementing, and maintaining core systems within Unreal Engine that support gameplay, visuals, AI behaviour, and user experience.…
Ajouté il y a 2 mois
Planificateur (trice) sénior
Hatch
Montreal, QC
Nous recherchons un(e) planificateur(trice) senior pour un rôle terrain en rotation, capable de prendre en charge la planification complète (360°) d’un projet EPCM, de la conception jusqu’à…

Citylogix

Senior Machine Learning Engineer - Computer Vision

Montreal, QC, Canada

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Détails de l’emploi

Expérience: Minimum of 5 years of applied machine-learning / computer-vision experience, or a graduate degree (MSc/PhD) ina relevant field plus 3+ years of applied experience
Langue de l’annonce: Anglais · Français
Publié: 26 juin 2026

Description originale de l’offre

Version française de cette offre bilingue.

Peer-reviewed publications or open-source contributions in computer vision

Version française:

À propos du rôle

Relevant du chef de la direction technologique (CTO), l'ingénieur principal ou l'ingénieure principale en apprentissage automatique est responsable de la recherche, du développement et du déploiement des modèles de vision par ordinateur au cœur de notre plateforme. Ceux-ci comprennent notamment les systèmes de segmentation qui détectent les défauts d'infrastructure et cartographient les actifs routiers à partir d'images acquises à grande échelle.

Il s'agit d'un rôle technique pratique, axé sur la segmentation par transformeurs. Vous prendrez en charge l'ensemble du cycle de vie des modèles, de la recherche à la mise en production : amélioration de la précision et de la robustesse, généralisation des modèles à différents systèmes de caméras, consolidation de modèles spécialisés en architectures unifiées, et collaboration avec les équipes DevOps et de développement afin d'assurer leur déploiement fiable et à grande échelle.

Responsabilités principales

Concevoir, entraîner et évaluer des modèles d'apprentissage profond pour la segmentation sémantique, par instance et panoptique, appliqués à la détection de défauts d'infrastructure ainsi qu'à la segmentation des actifs et des scènes routières.
Adapter et affiner (fine-tuning) des architectures de segmentation par transformeurs (p. ex. Mask2Former, OneFormer et les modèles de la famille DETR, y compris des variantes internes).
Améliorer la généralisation des modèles afin d'assurer une performance fiable sur différents systèmes de caméras et dans diverses conditions d'imagerie, individuellement ou en combinaison.
Consolider plusieurs points de contrôle (checkpoints) spécialisés en modèles multitâches unifiés afin de simplifier l'architecture de production.
Collaborer avec l'équipe DevOps pour entraîner, déployer et surveiller les modèles sur AWS (y compris Amazon SageMaker), tout en optimisant les performances et les coûts d'inférence.
Concevoir et maintenir des pipelines d'entraînement reproductibles, des bancs d'évaluation ainsi que des flux de travail liés aux jeux de données et à l'annotation.
Diagnostiquer les défaillances des modèles et les problèmes de qualité des données, puis mettre en œuvre des améliorations mesurables en matière de précision, de robustesse et d'efficacité.
Assurer une veille technologique sur les nouvelles architectures et techniques, puis recommander celles qui apportent une réelle valeur ajoutée à la plateforme.
Maintenir une documentation technique claire, des registres d'expériences et des normes de gestion des versions des modèles.

Exigences du poste

Minimum de cinq (5) années d'expérience appliquée en apprentissage automatique ou en vision par ordinateur, ou une maîtrise (M. Sc.) ou un doctorat (Ph. D.) dans un domaine pertinent accompagné d'au moins trois (3) années d'expérience appliquée.
Solide maîtrise pratique de PyTorch.
Expérience démontrée en segmentation par apprentissage profond (sémantique, par instance et/ou panoptique) appliquée à des images réelles.
Expérience pratique des architectures de vision par transformeurs (Mask2Former, OneFormer, DETR ou équivalent).
Bonne maîtrise des techniques de fine-tuning, d'apprentissage par transfert (transfer learning) et d'adaptation ou de généralisation de domaine.
Expérience avec l'écosystème Hugging Face et/ou Detectron2.
Aisance à entraîner et à déployer des modèles dans un environnement infonuagique (AWS de préférence; une expérience avec Amazon SageMaker constitue un atout important).
Solides compétences en développement logiciel Python ainsi qu'en bonnes pratiques de développement (gestion des versions, tests et reproductibilité).
Excellentes aptitudes en communication, en collaboration et en résolution de problèmes, ainsi que la capacité à gérer plusieurs priorités dans un environnement dynamique.

Atouts

Expérience avec l'imagerie provenant de caméras industrielles, linéaires (line-scan) ou panoramiques.
Expérience en géomatique (SIG), en télédétection ou dans des applications liées aux infrastructures et au génie civil.
Expérience en MLOps, notamment en gestion du cycle de vie des modèles, en surveillance et en CI/CD appliqués à l'apprentissage automatique.
Expérience en optimisation de modèles (quantification, distillation, ONNX, TensorRT ou équivalent) afin d'améliorer l'efficacité de l'inférence.
Expérience dans l'unification de systèmes multitâches ou multimodèles au sein d'architectures consolidées.
Publications évaluées par les pairs ou contributions à des projets de vision par ordinateur à code source ouvert.
Expérience au sein d'une entreprise technologique ou d'une entreprise SaaS en forte croissance.

Lire l’offre bilingue complète

About the role

Reporting to the Chief Technology Officer (CTO), the Senior Machine Learning Engineer is responsible for researching, developing, and deploying the computer-vision models at the core of our platform - the segmentation systems that detect infrastructure defects and map road assets from large-scale imagery.

This is a hands-on technical role focused on transformer-based segmentation. You will own models from research through production: improving accuracy and robustness, generalizing models across different camera systems, consolidating task-specific models into unified architectures, and partnering with our DevOps and Engineering teams to bring them reliably into production at scale.

What you'll do

Research, design, train, and evaluate deep-learning models for semantic, instance, and panoptic segmentation, applied to infrastructure-defect detection and road-asset/scene segmentation
Fine-tune and adapt transformer-based segmentation architectures (e.g., Mask2Former, OneFormer, and DETR-family models, including custom in-house variants) Improve domain generalization so models perform reliably across heterogeneous
camera systems and imaging conditions, both individually and in combination
Consolidate multiple task- or defect-specific checkpoints into unified, multi-task models to simplify the production footprint
Partner with the DevOps team to train, deploy, and monitor models on AWS (including Amazon SageMaker), and to optimize inference performance and cost
Build and maintain reproducible training pipelines, evaluation benchmarks, and dataset/annotation workflows
Diagnose model failures and data-quality issues, and drive measurable improvements in accuracy, robustness, and efficiency
Track emerging architectures and techniques, and recommend where they create real value for the platform
Maintain clear technical documentation, experiment records, and model-versioning standards

Qualifications

Minimum of 5 years of applied machine-learning / computer-vision experience, or a graduate degree (MSc/PhD) ina relevant field plus 3+ years of applied experience
Strong, hands-on proficiency with PyTorch
Demonstrated experience with deep-learning segmentation (semantic, instance, and/or panoptic) on real-world image data
Practical experience with transformer-based vision architectures (Mask2Former, OneFormer, DETR, or similar)
Solid command of fine-tuning, transfer learning, and domain-adaptation/generalization techniques
Experience with the Hugging Face ecosystem and/or detectron2
Comfort training and deploying models in a cloud environment (AWS preferred; experience with Amazon SageMaker a strong asset)
Strong Python engineering skills and good software practices (version control, testing, reproducibility)
Excellent communication and collaboration skills, and the ability to manage priorities in a fast-paced environment

Nice to Have

Experience working with imagery from industrial, line-scan, or panoramic camera systems
Background in geospatial / GIS, remote sensing, or infrastructure/civil applications
MLOps experience: model lifecycle management, monitoring, and CI/CD for ML
Model-optimization experience (quantization, distillation, ONNX/TensorRT, or similar) for efficient inference
Experience unifying multi-task or multi-model systems into consolidated architectures
Peer-reviewed publications or open-source contributions in computer vision
Experience in a fast-growing SaaS or technology-driven organization

Version française:

À propos du rôle

Responsabilités principales

Concevoir, entraîner et évaluer des modèles d'apprentissage profond pour la segmentation sémantique, par instance et panoptique, appliqués à la détection de défauts d'infrastructure ainsi qu'à la segmentation des actifs et des scènes routières.
Adapter et affiner (fine-tuning) des architectures de segmentation par transformeurs (p. ex. Mask2Former, OneFormer et les modèles de la famille DETR, y compris des variantes internes).
Améliorer la généralisation des modèles afin d'assurer une performance fiable sur différents systèmes de caméras et dans diverses conditions d'imagerie, individuellement ou en combinaison.
Consolider plusieurs points de contrôle (checkpoints) spécialisés en modèles multitâches unifiés afin de simplifier l'architecture de production.
Collaborer avec l'équipe DevOps pour entraîner, déployer et surveiller les modèles sur AWS (y compris Amazon SageMaker), tout en optimisant les performances et les coûts d'inférence.
Concevoir et maintenir des pipelines d'entraînement reproductibles, des bancs d'évaluation ainsi que des flux de travail liés aux jeux de données et à l'annotation.
Diagnostiquer les défaillances des modèles et les problèmes de qualité des données, puis mettre en œuvre des améliorations mesurables en matière de précision, de robustesse et d'efficacité.
Assurer une veille technologique sur les nouvelles architectures et techniques, puis recommander celles qui apportent une réelle valeur ajoutée à la plateforme.
Maintenir une documentation technique claire, des registres d'expériences et des normes de gestion des versions des modèles.

Exigences du poste

Minimum de cinq (5) années d'expérience appliquée en apprentissage automatique ou en vision par ordinateur, ou une maîtrise (M. Sc.) ou un doctorat (Ph. D.) dans un domaine pertinent accompagné d'au moins trois (3) années d'expérience appliquée.
Solide maîtrise pratique de PyTorch.
Expérience démontrée en segmentation par apprentissage profond (sémantique, par instance et/ou panoptique) appliquée à des images réelles.
Expérience pratique des architectures de vision par transformeurs (Mask2Former, OneFormer, DETR ou équivalent).
Bonne maîtrise des techniques de fine-tuning, d'apprentissage par transfert (transfer learning) et d'adaptation ou de généralisation de domaine.
Expérience avec l'écosystème Hugging Face et/ou Detectron2.
Aisance à entraîner et à déployer des modèles dans un environnement infonuagique (AWS de préférence; une expérience avec Amazon SageMaker constitue un atout important).
Solides compétences en développement logiciel Python ainsi qu'en bonnes pratiques de développement (gestion des versions, tests et reproductibilité).
Excellentes aptitudes en communication, en collaboration et en résolution de problèmes, ainsi que la capacité à gérer plusieurs priorités dans un environnement dynamique.

Atouts

Expérience avec l'imagerie provenant de caméras industrielles, linéaires (line-scan) ou panoramiques.
Expérience en géomatique (SIG), en télédétection ou dans des applications liées aux infrastructures et au génie civil.
Expérience en MLOps, notamment en gestion du cycle de vie des modèles, en surveillance et en CI/CD appliqués à l'apprentissage automatique.
Expérience en optimisation de modèles (quantification, distillation, ONNX, TensorRT ou équivalent) afin d'améliorer l'efficacité de l'inférence.
Expérience dans l'unification de systèmes multitâches ou multimodèles au sein d'architectures consolidées.
Publications évaluées par les pairs ou contributions à des projets de vision par ordinateur à code source ouvert.
Expérience au sein d'une entreprise technologique ou d'une entreprise SaaS en forte croissance.

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