Emplois : Canada

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Ajouté il y a 10 jours
Ingénieur(e), Cybersécurité - 405 FR
Export Development Canada | Exportation et développement Canada
Montreal, QC
96 557 $ à 128 742 $ CAD / an
Temps plein
…pense affaires avant tout. EDC recherche une ingénieure ou un ingénieur, Cybersécurité qui touchera à l'ensemble de la pile technologique de la Société. La personne choisie sera un…
Ajouté il y a 10 jours
Ingénieur(e), Cybersécurité - 405 FR
Export Development Canada | Exportation et développement Canada
Toronto, ON
96 557 $ à 128 742 $ CAD / an
Temps plein
…pense affaires avant tout. EDC recherche une ingénieure ou un ingénieur, Cybersécurité qui touchera à l'ensemble de la pile technologique de la Société. La personne choisie sera un…
Ajouté il y a 10 jours
Senior AI Agent Engineer (Agentic AI & Multi-Agent Systems)
Synechron
Montreal, QC · Greater Montreal Metropolitan Area
Temps plein
Synechron est à la recherche d’un Ingénieur principal en agents d’IA (Senior AI Agent Engineer) possédant environ 6 à 8 ans d’expérience pour concevoir, développer et déployer des agents…
Ajouté il y a 10 jours
Ingénieur·eure logiciel·le senior – DevOps & Full Stack (Python/Java)
ALTEN Canada
Montreal, QC
Temps plein
Ajouté il y a 10 jours
Senior AI/ML Engineer (Python,RAG & Multimodal AI)
Synechron
Montreal, QC · Greater Montreal Metropolitan Area
Temps plein
Synechron est à la recherche d’un(e) Ingénieur(e) principal(e) en IA/ML possédant une expertise en Retrieval-Augmented Generation (RAG), bases de données vectorielles, IA multimodale et…
Ajouté il y a 10 jours
Ingénieur(e) en IA appliquée
MANNARINO
Montreal, QC
Temps plein
Nous recherchons un(e) Ingénieur(e) en IA appliquée pour contribuer à la mise en œuvre de flux de travail assistés par l’IA, sécurisés et fiables, destinés aux activités d’ingénierie et…
Ajouté il y a 4 mois
Ingénieur logiciel senior en IA appliquée
Simpro Software
Montreal, Quebec
Temps plein
Nous recherchons un Ingénieur logiciel senior en IA appliquée de haut calibre pour rejoindre l'équipe d'ingénierie Delight. Delight est une équipe dynamique, dirigée par ses fondateurs,…
Ajouté il y a 10 jours
Ingénieur(e), Cybersécurité - 405 FR
Export Development Canada | Exportation et développement Canada
Télétravail, Canada
Temps plein · Télétravail
…pense affaires avant tout. EDC recherche une ingénieure ou un ingénieur, Cybersécurité qui touchera à l’ensemble de la pile technologique de la Société. La personne choisie sera un…
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Ingénieur(e), Cybersécurité - 405 FR
Export Development Canada | Exportation et développement Canada
Télétravail, Canada
Temps plein · Télétravail
…pense affaires avant tout. EDC recherche une ingénieure ou un ingénieur, Cybersécurité qui touchera à l’ensemble de la pile technologique de la Société. La personne choisie sera un…
Ajouté il y a 10 jours
Ingénieur(e), Cybersécurité - 405 FR
Export Development Canada | Exportation et développement Canada
Télétravail, Canada
Temps plein · Télétravail
…pense affaires avant tout. EDC recherche une ingénieure ou un ingénieur, Cybersécurité qui touchera à l’ensemble de la pile technologique de la Société. La personne choisie sera un…
Ajouté il y a 1 mois
Stagiaire en Recherche en IA/ML
DRW Montreal
Montreal, QC
…réaliser au cours de votre stage. Chaque projet, conseillé par un ingénieur logiciel, favorise une expérience d'apprentissage complète et vous offre une expérience professionnelle…
Ajouté il y a 17 jours
Proposal Engineer
ABB E-mobility
Montreal, QC
Temps plein
…d'atteindre un avenir plus productif et durable. Nous recherchons un ingénieur commercial pour concevoir, construire et exploiter des agents IA qui aident nos équipes de ventes et de…
Ajouté il y a 11 jours
Product Designer
Airudi
Montreal, QC
Temps plein
Ajouté il y a 11 jours
Architecte de solutions, Data & IA
Airudi
Montreal, QC
Temps plein
…mandat en a besoin, jusqu'à jouer ponctuellement un rôle d'ingénieur sur certains projets. Tu navigues entre les environnements Microsoft, AWS et Google Cloud selon les mandats, la stack…
Ajouté il y a 4 mois
Ingénieur, plomberie et protection incendie
SYSTRA
Montreal, QC
Temps plein
…cadre de la phase de co-développement du programme ALTO, l’ingénieur fournira des services de conception, de coordination et de réalisation du lot de travaux de sa discipline pour la gare…
Ajouté il y a 11 jours
Machine Learning Developer / Developpeur d'apprentissage automatique
SAP
Montreal, QC
Nous recherchons un ingénieur en apprentissage automatique curieux et motivé pour contribuer au développement de systèmes intelligents qui exploitent les fonctionnalités de l’IA et des…
Ajouté il y a 11 jours
Excellence opérationnelle F/H
Orano Canada
SK · Saskatchewan, Canada
Temps plein
Vous êtes diplômé(e) d'une école d'ingénieur généraliste (ou équivalent universitaire avec une spécialisation technique).
Ajouté il y a 19 jours
Senior Test Automation Engineer – AI Testing
Cognizant
Montreal, QC
Temps plein
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,…
Ajouté il y a 5 mois
Technical Engineer, Healthcare IT & PACS/Spécialiste technique, TI en santé et PACS
Sectra
Montreal, Quebec
Temps plein
…service, passionnées par la santé et la technologie. En tant qu’Ingénieur technique, vous jouerez un rôle clé dans la conception, le déploiement et le soutien de systèmes critiques ayant un…
Ajouté il y a 5 mois
Technical Engineer, Healthcare IT & PACS/Spécialiste technique, TI en santé et PACS
Sectra
Mississauga, Ontario
Temps plein
…service, passionnées par la santé et la technologie. En tant qu’Ingénieur technique, vous jouerez un rôle clé dans la conception, le déploiement et le soutien de systèmes critiques ayant un…
Ajouté il y a 5 mois
ingénieur en conception civil
DRA Global
Montreal, Quebec
Temps plein
Nous sommes actuellement à la recherche d’un·e ingénieur en conception civile, basé·e à notre bureau de Toronto ou de Montréal.
Ajouté il y a 5 mois
Conseiller(ère) Principal(e), Ingénieur de données Microsoft Fabric, Data & IA
KPMG Canada
Montreal, Quebec
Temps plein
Notre équipe recherche un ingénieur de données possédant une solide expertise pratique de Microsoft Fabric et de solides compétences en conseil. Le titulaire de ce poste sera chargé de…
Ajouté il y a 5 mois
Conseiller(ère) Principal(e), Ingénieur de données Databricks, Data & IA
KPMG Canada
Montreal, Quebec
Temps plein
Notre équipe recherche un ingénieur de données possédant une solide expérience pratique de Databricks et de solides compétences en conseil. Le titulaire de ce poste sera chargé de soutenir…
Ajouté il y a 4 mois
Ingénieur, électricité
SYSTRA
Montreal, QC
Temps plein
…cadre de la phase de co-développement du programme ALTO, l’ingénieur fournira des services de conception, de coordination et de réalisation du lot de travaux de sa discipline pour la gare…
Ajouté il y a 4 mois
Ingénieur, mécanique et CVC
SYSTRA
Montreal, QC
Temps plein
…cadre de la phase de co-développement du programme ALTO, l’ingénieur fournira des services de conception, de coordination et de réalisation du lot de travaux de sa discipline pour la gare…

Cognizant

Senior Test Automation Engineer – AI Testing

Montreal, QC, Canada

Type d’emploi: Temps plein
Postuler avant le: 2 oct. 2026
Langue de l’annonce: Anglais · Français
Publié: 2 sept. 2026

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La candidature s’ouvre dans un nouvel onglet.

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.

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