Emplois : Canada

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C
Gestionnaire Ingénierie de l'IA-CA
CN
Montreal, QC
- Temps plein
Baccalauréat en informatique, en génie logiciel, en science des données, en intelligence artificielle, en technologie de l'information, en génie ou dans un domaine connexe, ou expérience…
Ajouté il y a 1 jour
BS
Applied AI Engineer - Engineering Simulation & Design Exploration
Bentley Systems
Quebec, QC · Greater Quebec City Metropolitan Area
- Temps plein
We are looking for a hands-on Applied AI Engineer to experiment with these emerging technologies. Your role is to try new tools, test them, benchmark them, integrate them into prototypes,…
Ajouté il y a 15 jours
M
Scrum Master
McKesson
Montreal, QC
- Temps plein
Ajouté il y a 14 jours
V
Senior Software Engineer - Simulation / Développeur(se) logiciel senior – Simulation
Vention
Montreal, QC
- Temps plein
Vention is seeking a skilled Software Developer/Engineer for our simulation team who is passionate about developing digital twin experiences for real-world robotics applications. This is an…
Ajouté il y a 18 jours
Machine Learning Engineer
ALS
Montreal, QC · CAN - QC - Montreal (Rue Saint-Nicolas)
…capteurs/IoT) afin de soutenir la modélisation et la prise de…
Ajouté il y a 17 jours
A
Machine Learning Engineer
ALS
Montreal, QC
- Temps plein
…capteurs/IoT) afin de soutenir la modélisation et la prise de…
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T
Architecte Sécurité Données - IA Générative et Agentique
Thales
Quebec, QC
- Temps plein
…permettant d'améliorer l'efficacité opérationnelle, le soutien à la décision et l'automatisation de processus complexes dans des environnements où la sécurité, la fiabilité et la…
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F
Senior Data Engineer / Ingénieur(e) de données senior
Flinks
Télétravail, Canada
- Temps plein
- Télétravail
We're hiring our Senior Data Engineer (Data / ML Platform) to stand up data engineering as a discipline at Flinks. You'll own the data and ML platform that turns models into reliable…
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T
AI Engineer / Data Engineer - Agentic AI
Thales
Quebec, QC
- Temps plein
La personne titulaire du poste Data Engineer spécialisé(e) en IA générative et Agentic AI jouera un rôle clé dans la conception, le développement et la mise en production de plateformes et…
Ajouté il y a 1 mois
T
Sr. Full Stack Data Science Engineer
TD
Toronto, ON · Montreal, QC
- Temps plein
…assumptions, and delivering high‑impact insights that drive informed…
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UT
Senior Machine Learning Engineer
Unity Technologies
Montreal, QC · CAN-Montreal
- Temps plein
Design, implement, and scale AI agent systems in Unity environments that enable goal-directed behavior, task planning and execution, and environment-aware decision-making.
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IS
Data Science ML/GenAI Engineer (FRE/ ENG)
Irth Solutions
Télétravail, Canada
- Temps plein
- Télétravail
Data Science ML/GenAI Engineer (Intermédiaire)À propos d’Irth Solutions
Ajouté il y a 1 mois
T
Fullstack Engineer (Java)
TEKsystems
Toronto, ON
- 80 $ à 90 $ CAD / heure
- Contrat
Contribute to application architecture discussions and technical decision-making.
Ajouté il y a 2 mois
LA
Ingénieur de données junior à intermédiaire
LGS, an IBM Company
Montreal, QC · Ville-Marie, QC
- Temps plein
…nous sommes à la recherche d’un Junior to Intermediate Data Engineer – Hybrid Cloud & Data afin de contribuer au développement et à l’évolution de solutions modernes de…
Ajouté il y a 5 mois
Ingénieur en Données Géospatiales / Geospatial Data Engineer
Shearwater
Montreal, QC
…compte de la météo, un guidage en temps réel et une prise de décision embarquée afin de permettre aux opérateurs de déployer de véritables missions autonomes capables de s’adapter aux…
Ajouté il y a 2 mois
T
Ingénieur opérations aériennes / Flight Operations Engineer
Telesat
Gatineau, QC
- Temps plein
Solides compétences en analyse, en résolution de problèmes, en prise de décision en temps réel, en planification et en organisation;
Ajouté il y a 21 jours
C
Data Analyst / Data Scientist
Communauto
Montreal, QC
- Temps plein
Ici, la donnée n'est pas un simple rapport à produire : c'est un levier direct de décision.
Ajouté il y a 2 mois
T
Contrôleur de satellites LEO / LEO Satellite Controller
Telesat
Gatineau, QC
- Temps plein
Solides compétences en analyse, en résolution de problèmes, en prise de décision en temps réel, en planification et en organisation;
Ajouté il y a 21 jours
S
Forward Deployed Solution Engineer – Applied AI FDE
ServiceNow
Montreal, QC
- Temps plein
It all started when engineer Fred Luddy wrote code that automated a tedious task for his coworker, Phyllis. She cried tears of joy. That moment inspired Fred to build a company that could…
Ajouté il y a 4 mois
R
Senior Machine Learning Researcher- FR
RBC
Montréal-Ouest, Quebec
- Temps plein
A Ph.D. degree in Computer Science or a related technical field;
Ajouté il y a 3 mois
MS
Principal Software Engineer
Motorola Solutions
Vancouver, British Columbia
- Temps plein
…machine learning pipelines, intelligent workflows, and automated decision-making. Beyond core product architecture, you will champion modern engineering practices - integrating DevOps,…

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Gestionnaire Ingénierie de l'IA-CA

Montreal, QC, Canada

Temps plein

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Détails de l’emploi

Type d’emploi: Temps plein
Postuler avant le: 31 oct. 2026
Langue de l’annonce: Français
Publié: 1 oct. 2026

Description originale de l’offre

Résumé des fonctions

La personne titulaire de ce poste est responsable de concevoir, de créer, d'intégrer et d'opérationnaliser des solutions d'intelligence artificielle (IA) d'entreprise qui soutiennent la prochaine génération de capacités du CN en matière de données, d'analyse, d'automatisation et de capacités agentielles. Ce rôle consiste à traduire les occasions d'affaires en applications d'IA prêtes pour la production, en agents d'IA, en flux de travail intelligents, en composants réutilisables et en services intégrés à la plateforme. La personne titulaire travaille dans les domaines du génie logiciel, de l'ingénierie des données, de l'apprentissage automatique (machine learning) et de l'IA générative afin de fournir des solutions d'IA sécurisées, régies, fiables et évolutives à l'aide de plateformes et de modèles approuvés par le CN. Elle collabore avec les architectes d'IA, les ingénieurs de plateforme, l'équipe d'exploitation de l'IA (AI operations), les scientifiques des données, les ingénieurs de données, les partenaires d'affaires, ainsi que les équipes de la cybersécurité, de la gouvernance, de l'architecture et des fournisseurs pour faire passer les cas d'utilisation de l'IA du concept à la production.

Principales responsabilités

Ingénierie de l'IA et livraison de solutions

Concevoir, développer, tester et déployer des applications alimentées par l'IA, des agents d'IA et des flux de travail intelligents qui répondent aux besoins de l'entreprise et génèrent une valeur mesurable
Créer et améliorer des solutions d'IA générative, d'apprentissage automatique (machine learning) et d'automatisation à l'aide de modèles d'ingénierie, de plateformes et de contrôles approuvés par le CN
Mettre en œuvre des modèles de génération augmentée par récupération (RAG - Retrieval Augmented Generation), d'ingénierie des requêtes (prompt engineering), d'évaluation de modèles et d'automatisation des flux de travail d'IA afin de soutenir des solutions de production évolutives
Développer des interfaces de programmation d'applications (API), des services et des composants réutilisables qui accélèrent la livraison de l'IA et favorisent la cohérence entre les cas d'utilisation

Intégration des données et des plateformes

Intégrer des solutions d'IA aux applications d'entreprise, aux plateformes de données, aux processus opérationnels et aux flux de travail opérationnels

Développer et optimiser des pipelines de données, des services et des interfaces qui soutiennent des applications d'IA fiables, sécurisées et évolutives

Contribuer aux plateformes d'IA de l'entreprise, y compris Databricks, Gemini Enterprise, Vertex AI et autres technologies connexes, afin de soutenir la livraison de solutions

Collaborer avec les ingénieurs de données, les équipes de plateforme et les partenaires d'affaires afin de veiller à ce que les solutions d'IA soient alignées sur l'architecture d'entreprise, la qualité des données et les exigences opérationnelles

Gouvernance, exploitation et amélioration continue

Appliquer les contrôles liés à la gouvernance de l'IA, à la sécurité, à la confidentialité, à l'IA responsable et aux risques des modèles tout au long du cycle de vie des solutions

Soutenir le déploiement en production, la surveillance, le dépannage, l'évaluation de la qualité, les simulations d'attaques (red-teaming), l'atténuation des hallucinations et l'amélioration continue des solutions d'IA

Documenter les conceptions techniques, les décisions, les limites et les exigences opérationnelles afin de soutenir la maintenabilité, l'auditabilité et le transfert réussi des dossiers

Conditions de travail

Ce poste prévoit des conditions de travail standard dans un environnement de bureau, selon une semaine de travail régulière du lundi au vendredi, et est admissible au modèle de travail hybride du CN. Le rôle exige de gérer les priorités et de livrer le travail dans les délais établis, avec le soutien de l'équipe afin d'assurer une gestion de la charge de travail durable et efficace.Exigences

Expérience

Ingénierie de l'IA

De 2 à 5 ans d'expérience en génie logiciel, en ingénierie des données, en ingénierie de l'apprentissage automatique, en ingénierie de l'IA ou dans des rôles connexes de livraison de technologies
Expérience dans la création de copilotes d'entreprise, d'agents conversationnels (chatbots), de solutions d'intelligence documentaire, d'assistants de flux de travail, d'agents d'IA ou d'applications agentielles
Expérience de l'IA générative, des grands modèles de langage (LLM), de la génération augmentée par récupération (RAG), de la recherche vectorielle, des plongements lexicaux (embeddings), de l'ingénierie des requêtes (prompt engineering), des agents et de l'évaluation de modèles
Expérience avec Google Cloud Platform, Vertex AI, Gemini Enterprise, Databricks, Spark/PySpark, Delta Lake, Unity Catalog, MLflow ou d'autres plateformes de données et d'IA en nuage comparables*
Expérience dans la mise en œuvre de pratiques d'observabilité, d'évaluation de la qualité, de simulations d'attaques (red-teaming), d'atténuation des hallucinations, de contrôles de sécurité et d'amélioration continue pour les systèmes d'IA*
Les candidats possédant une combinaison équivalente de formation, d'études et d'expérience seront pris en considération
Toute exigence ci-dessus marquée d'un astérisque (*) constitue un atout (non obligatoire)

Éducation/Certification/Désignation

Baccalauréat en informatique, en génie logiciel, en science des données, en intelligence artificielle, en technologie de l'information, en génie ou dans un domaine connexe, ou expérience équivalente

Certification Google Cloud, Vertex AI, ingénieur en apprentissage automatique (Machine Learning Engineer), ingénieur de données (Data Engineer) ou autre certification d'IA ou de cloud connexe*
Les candidats possédant une expérience pratique, des études ou une formation équivalentes seront pris en considération
Toute exigence ci-dessus marquée d'un astérisque (*) constitue un atout (non obligatoire)

Compétences

Nous nous soucions les uns des autres
Nous visons l'excellence
Nous réussissons, ensemble
Nous menons nos activités de façon responsable
Vision et réflexion stratégique
Leadership à fort impact et inclusif
Performance et création de valeur
Autonomisation et développement des talents
Communication stratégique et influence
Courage managérial et prise de décision
Conformité
Service à la clientèle
Capacité à comprendre et utiliser l'IA et les données
Exécution à fort impact
Optimisation des processus

Connaissances et compétences techniques

Solides compétences en programmation avec Python et SQL (Structured Query Language), avec une expérience dans l'utilisation des API, de Git, de l'intégration et du déploiement continus (CI/CD), des tests et des pratiques de génie logicielConnaissance des cadres (frameworks) et outils d'IA tels que LangChain, LangGraph, CrewAI, AutoGen, FastAPI, Streamlit, Docker, Kubernetes ou d'autres technologies connexes

Compréhension de la gouvernance des données, de la qualité des données, des métadonnées, de la traçabilité, de la sécurité, de la confidentialité, de l'IA responsable et des pratiques de livraison de technologies d'entreprise

Exigences supplémentaires (le cas échéant)

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