Trouvez un emploi au Canada.

487 999 offres dans notre réseau canadien. Comment nous comptons

Emplois : Canada

Recevoir les nouvelles offres Enregistrer cette recherche

Ajouté il y a 1 mois
XC
Ingénieur(e) Électrique Sénior // Senior Electrical Engineer
XNRGY Climate Systems
Longueuil, QC
- Temps plein
XNRGY Climate Systems est un chef de file nord-américain en conception durable et en fabrication avancée de systèmes de traitement d’air sur mesure. Notre mission est axée sur la recherche…
Ajouté il y a 3 mois
A
Estimateur(rice) électrique senior(e)
AtkinsRéalis
Montreal, Quebec
- Temps plein
L’estimateur(rice) senior(e) sera responsable de la livraison d’estimations, de budgets et d’échéanciers organisés, et s’assure que les systèmes et procédures nécessaires sont mis en place…
Ajouté il y a 1 mois
C
Senior Test Automation Engineer – AI Testing
Cognizant
Montreal, QC
- Temps plein
Ajouté il y a 6 mois
S
Technical Engineer, Healthcare IT & PACS/Spécialiste technique, TI en santé et PACS
Sectra
Montreal, Quebec
- Temps plein
…service-minded individuals with a passion for healthcare. As a Technical Engineer your role will focus on designing, deploying, and supporting critical systems that drive improved clinical…
Ajouté il y a 6 mois
S
Technical Engineer, Healthcare IT & PACS/Spécialiste technique, TI en santé et PACS
Sectra
Mississauga, Ontario
- Temps plein
…service-minded individuals with a passion for healthcare. As a Technical Engineer your role will focus on designing, deploying, and supporting critical systems that drive improved clinical…
Ajouté il y a 3 mois
JM
Onsite Service Engineer - Quebec City, Canada
JBT Marel
Télétravail, Canada
- Temps plein
- Télétravail
Provide AGV systems operations support for new / modified systems and start-ups
Ajouté il y a 3 mois
ED
Ingénieur, Conception d'infrastructures centres de donnée | Data Center Infrastructure Design Engineer
Estruxture Data Centers
Montreal, Quebec
- Temps plein
Ajouté il y a 1 mois
XC
Ingénieur(e) Sénior - Serpentins et Tuyauterie // Coils and Piping Sr Engineer
XNRGY Climate Systems
Longueuil, QC
- Temps plein
XNRGY Climate Systems is a North American leader in the sustainable design and advanced manufacturing of custom air handling systems. Driven by research and energy development, XNRGY…
Ajouté il y a 1 mois
D
Rotating Machinery Senior Engineer
DNV
Toronto, ON
- Temps plein
DNV Energy Systems North America is seeking a Rotating Machinery Senior Engineer Subject Matter Expert (SME) in rotating machinery to support advisory services across Mergers & Acquisitions…
Ajouté il y a 1 mois
D
Gas Generation Power Senior Engineer
DNV
Toronto, ON
- Temps plein
DNV Energy Systems North America is seeking a Gas Generation Power Senior Engineer Subject Matter Expert (SME) with deep experience in conventional and flexible thermal generation to…
Ajouté il y a 1 mois
W
Concepteur électrique / Electrical Designer
Wabtec
Montreal, QC
- Temps plein
En tant que Concepteur électrique senior, membre de l’équipe d’ingénierie, vous serez responsable de concevoir, développer et valider des systèmes électriques et de produits…
Ajouté il y a 3 mois
UT
Senior Software Engineer
Unity Technologies
Toronto, Ontario · Montreal, Quebec · Ontario
- Temps plein
Nous recherchons un(e) Développeur(se) logiciel Sénior pour se joindre à l'équipe Diagnostics en tant que généraliste à dominante backend. Il/elle va diriger la conception de bout en bout à…
Ajouté il y a 3 mois
E
Développeur(-euse) principal d’application mobile − Android / Senior Mobile Developer – Android
Expedia
Montreal, Quebec · Canada - Quebec - Montreal
- Temps plein
Ajouté il y a 3 mois
E
Développeur(-euse) de logiciels sénior(e) (contenu) / Senior Software Development Engineer
Expedia
Montreal, Quebec · Canada - Quebec - Montreal
- Temps plein
Développeur(-euse) de logiciels sénior(e) (contenu)
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
W
Senior Highway Designer, Engineer
WSP
Thunder Bay, Ontario
- Temps plein
…of Ontario’s most significant infrastructure projects. As a Senior Highway Designer/Engineer, you’ll lead multidisciplinary teams, influence strategic decisions, and ensure excellence on…
Ajouté il y a 4 mois
W
Staff Software Development Engineer
Wagepoint
Télétravail, Canada
- 140 000 $ à 170 000 $ CAD / an
- Temps plein
- Télétravail
We're looking for a talented Staff Software Development Engineer who enjoys tackling hard problems and wants to create meaningful impact for small businesses across Canada. You will be a…
Ajouté il y a 4 mois
A
Concepteur-Conceptrice sénior de chemins de câbles/Senior Cable Tray Designer
AFRY
Montreal, Quebec
- Temps plein
Experience working at job sites to supervise the installation of cable tray systems and conduits, and electrical equipment (an asset)
Ajouté il y a 4 mois
JI
Senior Data Scientist | Scientifique de données senior
Jesta I.S.
Westmount, Quebec · Montreal, Quebec
- Temps plein
We are seeking a Senior Data Scientist with deep expertise across the full spectrum of modern AI - from classical predictive modelling to large language models, agentic AI systems, and…
Ajouté il y a 2 mois
MS
Senior Software Security Engineer
Motorola Solutions
Vancouver, BC · Quebec, QC · AB · BC · ON
- Temps plein
This Senior Software Security Engineer will be responsible for analyzing software designs and implementations from a security perspective, identifying and proposing remediations to security…
Ajouté il y a 4 mois
S
Ingénieur principal de systèmes de charge utile numérique/ Digital Payload Principal System Engineer
Syntronic
Montreal, Quebec
- Temps plein
As a Digital Payload Principal System Engineer, your main responsibilities will include the architecture, design, analysis, implementation and optimization of end-to-end communication…
Ajouté il y a 4 mois
W
Senior Software Development Engineer
Wagepoint
Télétravail, Canada
- 130 000 $ à 160 000 $ CAD / an
- Temps plein
- Télétravail
We're looking for a talented Senior Software Development Engineer who enjoys tackling hard problems and wants to create meaningful impact for small businesses across Canada. You'll play a…
Ajouté il y a 4 mois
EP
Ingénieur.e électrique sénior [Hybride]
EDF power solutions
Montreal, Quebec
- Temps plein
L’ingénieur.e électrique senior – Postes électriques est chargé.e de superviser tous les aspects liés aux sous-stations pour l'ensemble du portefeuille de projets d'EDFps en Amérique du…
Ajouté il y a 4 mois
D
Junior Project Manager
Damotech
Boisbriand, Quebec
- Temps plein
Reporting directly to the Engineer Director, the role of the junior project manager is to perform conformity inspections and to calculate the load capacities of storage systems
Ajouté il y a 1 mois
A
Principal Software Developer
Autodesk
Toronto, ON · Montreal, QC · Quebec, QC · ON · AMER - Canada - Ontario - Offsite/Home
- Temps plein
…experiences across our product portfolio. As a Principal Software Engineer, you will define and drive the technical direction of the Viewer ecosystem and product workflows, shaping…

Cognizant

Senior Test Automation Engineer – AI Testing

Montreal, QC, 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
Langue de l’annonce: Anglais · Français
Publié: 2 sept. 2026

Description originale de l’offre

Version française de cette offre bilingue.

À propos du poste

Nous recherchons un Ingénieur en Assurance Qualité, ayant de l'expérience en IA et en tests d'automatisation et de performance. Les outils d'automatisation des tests utilisés sont Python, Robot Framework, Playwright.

Ce que vous accomplirez

Tests de systèmes et modèles d’IA

Concevoir et exécuter des stratégies de test complètes pour les systèmes et modèles d’IA, incluant l'ingénierie des requêtes (prompt engineering), l’évaluation des résultats et les tests de biais/sécurité.
Développer une compréhension approfondie du comportement des grands modèles de langage (LLM), notamment de la tokénisation, des vecteurs d'intégration (embeddings), des mécanismes d'attention et de l'inférence, afin d'anticiper les modes de défaillance potentiels.
Concevoir des requêtes efficaces, détecter les hallucinations et les résultats hors cible, et évaluer la qualité des réponses générées selon leur exactitude, leur ton, leur cohérence et l'absence de biais.
Appliquer des mesures d'évaluation propres à l'IA générative et établir des seuils de performance appropriés.
Tester les systèmes d'IA intégrés à des pipelines de génération augmentée par récupération (RAG) et à des bases de connaissances, en veillant à la qualité des données et à l'exactitude de la récupération de l'information, lesquelles ont une incidence sur les résultats générés par les modèles.
Comprendre le fonctionnement des bases de données vectorielles, les seuils de recherche par similarité, les phénomènes de dérive des embeddings, et tester les cas limites, notamment les documents quasi identiques, les embeddings clairsemés ou denses, ainsi que les performances lors du passage à l'échelle.
Utiliser les frameworks LangChain et LangGraph afin d'analyser le code, de comprendre la structure des chaînes et des graphes, d'identifier les points de défaillance et de concevoir des harnais de test.
Valider les points d'intégration à l'aide des protocoles MCP (Model Context Protocol), en vérifiant la disponibilité des outils et la gestion des erreurs.

Automatisation des tests et développement de cadres d'automatisation

Concevoir, développer et maintenir des suites de tests automatisés afin d'accélérer les cycles de mise en production et d'améliorer la couverture des essais. Mettre à profit les outils d'IA et d'apprentissage automatique (ML) pour accroître la couverture des essais, améliorer l'efficacité des activités de test et réduire les cycles de régression.

Assurance qualité du cycle de vie de la titrisation Valider de bout en bout les flux de travail liés aux transactions, notamment la configuration, la structuration, le traitement et les distributions. Assurer l'intégrité des données entre les systèmes en amont et en aval au moyen de tests de rapprochement et de rapports.

Tests de mise en production et de régression

Coordonner les tests de régression liés aux mises en production de la plateforme, aux correctifs et aux modifications d'infrastructure. Assurer la stabilité et la rétrocompatibilité, en particulier lors des périodes de traitement critiques.

Work model

Nous croyons que le travail hybride est l’avenir, et nous nous efforçons d'offrir de la flexibilité dans la mesure du possible. Compte tenu des exigences opérationnelles de ce poste, il s'agit d'un poste hybride nécessitant quatre jours par semaine au bureau de Cognizant ou chez un client à Montreal, QC. Quel que soit votre modalité de travail, nous sommes là pour favoriser une équilibre travail-vie personnelle grâce à nos programmes de mieux-être.

Les modalités de travail pour ce poste sont exactes à la date de publication. Elles peuvent changer en fonction du projet dans lequel vous êtes engagé, ainsi que des exigences de Cognizant et du client. Soyez assuré(e) que nous serons toujours clairs sur les attentes liées au poste.

Compétences requises

Plus de 7 ans d'expérience en assurance qualité ou en ingénierie de la qualité. Solide connaissance du domaine de la titrisation, des marchés des capitaux ou de catégories d’actifs similaires.

Compétences techniques

Expérience pratique avec des outils d'automatisation des tests tels que Selenium, Robot Framework, Playwright ou des outils comparables. Maîtrise des langages de programmation, notamment Java et Python, ainsi qu’une expertise avérée dans la mise en œuvre de cadres d’automatisation. Expérience concrète en automatisation des tests d’API et en validation des systèmes back-end. Maîtrise du développement de requêtes de bases de données, de la validation des données et des tests de rapprochement. Expérience des pipelines CI/CD et des pratiques DevOps, notamment avec Jenkins, GitHub ou des outils comparables.

Compétences en IA et en apprentissage automatique

Bonne compréhension de l’architecture et du fonctionnement des grands modèles de langage (LLM). Expérience pratique avec les frameworks LangChain et/ou LangGraph. Connaissance des pipelines RAG, des bases de données vectorielles et des solutions agentiques. Connaissance des protocoles MCP (Model Context Protocol) et expérience des tests d'intégration. Compréhension des méthodes d’évaluation des biais, de la sécurité et des exercices de simulation d’attaque (red teaming) appliqués aux systèmes d’IA.

Nous avons hâte de rencontrer des personnes qui partagent notre mission et qui souhaitent contribuer de différentes façons. N’hésitez pas à postuler, même si vous ne répondez qu’aux compétences requises. Vos expériences et vos compétences transférables comptent - montrez-nous comment vous pourriez être la personne qu’il nous faut pour ce poste.

Lire l’offre bilingue complète

Concevoir et exécuter des stratégies de test complètes pour les systèmes et modèles d’IA, incluant l'ingénierie des requêtes (prompt engineering), l’évaluation des résultats et les tests de biais/sécurité.
Développer une compréhension approfondie du comportement des grands modèles de langage (LLM), notamment de la tokénisation, des vecteurs d'intégration (embeddings), des mécanismes d'attention et de l'inférence, afin d'anticiper les modes de défaillance potentiels.
Concevoir des requêtes efficaces, détecter les hallucinations et les résultats hors cible, et évaluer la qualité des réponses générées selon leur exactitude, leur ton, leur cohérence et l'absence de biais.
Appliquer des mesures d'évaluation propres à l'IA générative et établir des seuils de performance appropriés.
Tester les systèmes d'IA intégrés à des pipelines de génération augmentée par récupération (RAG) et à des bases de connaissances, en veillant à la qualité des données et à l'exactitude de la récupération de l'information, lesquelles ont une incidence sur les résultats générés par les modèles.
Comprendre le fonctionnement des bases de données vectorielles, les seuils de recherche par similarité, les phénomènes de dérive des embeddings, et tester les cas limites, notamment les documents quasi identiques, les embeddings clairsemés ou denses, ainsi que les performances lors du passage à l'échelle.
Utiliser les frameworks LangChain et LangGraph afin d'analyser le code, de comprendre la structure des chaînes et des graphes, d'identifier les points de défaillance et de concevoir des harnais de test.
Valider les points d'intégration à l'aide des protocoles MCP (Model Context Protocol), en vérifiant la disponibilité des outils et la gestion des erreurs.

Stratégie et planification des tests

Élaborer et exécuter des stratégies de test complètes pour les plateformes de titrisation, en veillant à la couverture complète des tests fonctionnels, de régression, d'intégration et de performance. Établir des normes d'essai et des pratiques exemplaires couvrant à la fois l'assurance qualité traditionnelle et la validation propre aux systèmes d'IA.

Automatisation des tests et développement de cadres d'automatisation

Concevoir, développer et maintenir des suites de tests automatisés afin d'accélérer les cycles de mise en production et d'améliorer la couverture des essais. Mettre à profit les outils d'IA et d'apprentissage automatique (ML) pour accroître la couverture des essais, améliorer l'efficacité des activités de test et réduire les cycles de régression.

Assurance qualité du cycle de vie de la titrisation Valider de bout en bout les flux de travail liés aux transactions, notamment la configuration, la structuration, le traitement et les distributions. Assurer l'intégrité des données entre les systèmes en amont et en aval au moyen de tests de rapprochement et de rapports.

Tests de mise en production et de régression

Coordonner les tests de régression liés aux mises en production de la plateforme, aux correctifs et aux modifications d'infrastructure. Assurer la stabilité et la rétrocompatibilité, en particulier lors des périodes de traitement critiques.

Work model

Nous croyons que le travail hybride est l’avenir, et nous nous efforçons d'offrir de la flexibilité dans la mesure du possible. Compte tenu des exigences opérationnelles de ce poste, il s'agit d'un poste hybride nécessitant quatre jours par semaine au bureau de Cognizant ou chez un client à Montreal, QC. Quel que soit votre modalité de travail, nous sommes là pour favoriser une équilibre travail-vie personnelle grâce à nos programmes de mieux-être.

Les modalités de travail pour ce poste sont exactes à la date de publication. Elles peuvent changer en fonction du projet dans lequel vous êtes engagé, ainsi que des exigences de Cognizant et du client. Soyez assuré(e) que nous serons toujours clairs sur les attentes liées au poste.

Compétences requises

Plus de 7 ans d'expérience en assurance qualité ou en ingénierie de la qualité. Solide connaissance du domaine de la titrisation, des marchés des capitaux ou de catégories d’actifs similaires.

Compétences techniques

Expérience pratique avec des outils d'automatisation des tests tels que Selenium, Robot Framework, Playwright ou des outils comparables. Maîtrise des langages de programmation, notamment Java et Python, ainsi qu’une expertise avérée dans la mise en œuvre de cadres d’automatisation. Expérience concrète en automatisation des tests d’API et en validation des systèmes back-end. Maîtrise du développement de requêtes de bases de données, de la validation des données et des tests de rapprochement. Expérience des pipelines CI/CD et des pratiques DevOps, notamment avec Jenkins, GitHub ou des outils comparables.

Compétences en IA et en apprentissage automatique

Bonne compréhension de l’architecture et du fonctionnement des grands modèles de langage (LLM). Expérience pratique avec les frameworks LangChain et/ou LangGraph. Connaissance des pipelines RAG, des bases de données vectorielles et des solutions agentiques. Connaissance des protocoles MCP (Model Context Protocol) et expérience des tests d'intégration. Compréhension des méthodes d’évaluation des biais, de la sécurité et des exercices de simulation d’attaque (red teaming) appliqués aux systèmes d’IA.

Nous avons hâte de rencontrer des personnes qui partagent notre mission et qui souhaitent contribuer de différentes façons. N’hésitez pas à postuler, même si vous ne répondez qu’aux compétences requises. Vos expériences et vos compétences transférables comptent - montrez-nous comment vous pourriez être la personne qu’il nous faut pour ce poste.

English Version

About The Role

We are looking to hire a Senior QA Engineer with AI experience, automation, and performance testing. Automation will be Python, Robot Framework, Playwright.

In this role, you will

AI Systems and Models Testing

Design and execute comprehensive test strategies for AI systems and models, including prompt engineering, output evaluation, and bias/safety testing.

Develop deep understanding of LLM behavior - tokenization, embeddings, attention mechanisms, and inference - to anticipate failure modes.

Construct effective prompts, recognize hallucinations and off-target outputs, and assess quality across accuracy, tone, coherence, and bias dimensions.

Apply evaluation metrics specific to generative AI and establish appropriate thresholds.

Test AI systems integrated with RAG pipelines and knowledge bases, validating data quality and retrieval accuracy as they impact model outputs.

Understand vector database mechanics, similarity search thresholds, embedding drift, and test edge cases including near-duplicate documents, sparse vs. dense embeddings, and performance under scale.

Leverage LangChain and LangGraph frameworks to read code, understand chain and graph construction, identify failure points, and write test harnesses.

Validate integration points using MCPs, testing tool availability and error handling.

Test Strategy and Planning

Define and execute comprehensive test strategies for securitization platforms, ensuring coverage across functional, regression, integration, and performance testing. Establish testing standards and best practices that span both traditional QA and AI-specific validation.

Test Automation and Framework Development

Design, build, and maintain automated test suites to accelerate release cycles and improve coverage. Leverage AI and ML tools to enhance test coverage, improve efficiency, and reduce regression cycles.

Securitization Lifecycle QA Validate end-to-end deal workflows including setup, structuring, processing, and distributions. Ensure data integrity across upstream and downstream systems through reconciliation testing and reporting.

Release and Regression Testing

Coordinate regression testing for platform releases, patches, and infrastructure changes. Ensure stability and backward compatibility, particularly during critical processing windows.

Work model

We believe hybrid work is the way forward as we strive to provide flexibility wherever possible. Based on this role’s business requirements, this is a hybrid position requiring 4 days a week in a client or Cognizant office in Montreal, QC. Regardless of your working arrangement, we are here to support a healthy work-life balance though our various wellbeing programs.

The working arrangements for this role are accurate as of the date of posting. This may change based on the project you’re engaged in, as well as business and client requirements. Rest assured; we will always be clear about role expectations.

What You Need To Have To Be Considered

7+ years of quality assurance or quality engineering experience.

Technical Skills

Hands-on experience with test automation tools (Selenium, Robot Framework, Playwright, or similar). Proficiency in programming languages including Java and Python, with demonstrated framework implementation expertise. Hands-on API automation and backend system validation experience. Proficiency in database query development, data validation, and reconciliation testing. Experience with CI/CD pipelines and DevOps practices (Jenkins, GitHub, or similar).

AI and ML Competencies

Core understanding of LLM architecture and behavior. Hands-on experience with LangChain and/or LangGraph frameworks. Knowledge of RAG pipelines, vector databases, and agentic solutions. Familiarity with Model Context Protocols (MCPs) and integration testing. Understanding of bias, safety, and red-team testing methodologies for AI systems.

We're excited to meet people who share our mission and can make an impact in a variety of ways. Don't hesitate to apply, even if you only meet the minimum requirements listed. Think about your transferable experiences and unique skills that make you stand out as someone who can bring new and exciting things to this role.

Postuler À propos de l’employeur

En savoir plus sur ce poste

Parrainage de visa

Aucune mention détectée dans l’offre

Signaler cette offre