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Emplois : Canada

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Ajouté il y a 1 jour
AG
Senior Customer Engineer / Spécialiste technique client senior
Aduna Global
Montreal, QC
- Temps plein
We are looking for a Senior Customer Engineer to join Aduna's Customer Engineering team, where Product, Engineering, customers, and CSPs come together to solve complex integration and…
Ajouté il y a 9 jours
KD
Senior Data Engineer – Ingénieur des données
KPI Digital Solutions
Montreal, QC
- Autre
We are looking for a Data Engineer that combines Data Engineering, platform architecture and management expertise. The Data Engineer will:
Ajouté il y a 10 jours
KM
Senior Data Engineer – Ingénieur des données
KPI Mining Solutions
Montréal-Ouest, QC
- Temps plein
We are looking for a Data Engineer that combines Data Engineering, platform architecture and management expertise. The Data Engineer will:
Ajouté il y a 10 jours
C
Ingénieur(e) senior avant-vente
ChapsVision
Montreal, QC
- Temps plein
ChapsVision est un leader mondial des solutions d’IA agentique et de données, qui aide les organisations à transformer la façon dont elles accèdent à l’information, la comprennent et…
Ajouté il y a 10 jours
U
Software Engineer- Full Stack, Unified Ads Platform
Unity
Toronto, ON
- Temps plein
À titre de développeur(euse) full-stack principal(e) au sein de l’équipe Unified Ads Platform, vous serez responsable de la couche de services où résident les entités des annonceur(euse)s…
Ajouté il y a 10 jours
U
Software Engineer- Full Stack, Unified Ads Platform
Unity
Montreal, QC
- Temps plein
À titre de développeur(euse) full-stack principal(e) au sein de l’équipe Unified Ads Platform, vous serez responsable de la couche de services où résident les entités des annonceur(euse)s…
Ajouté il y a 11 jours
MS
Senior Software Engineer, Device & Cloud Platform
Motorola Solutions
Vancouver, BC
- Temps plein
…people rely on every day. We’re building an industry-leading platform on a meaningful scale, and we’re looking for engineers who want to shape the future of physical-meets-digital systems.…
Ajouté il y a 12 jours
NR
Senior Data Platform Engineer
Norton Rose Fulbright
Toronto, ON
- Temps plein
The Senior Data Platform Engineer will act as a technical lead for our technologies in any project or initiative, and is responsible for designing, developing, implementing, and supporting…
Ajouté il y a 12 jours
NR
Senior Data Platform Engineer
Norton Rose Fulbright
Calgary, AB
- Temps plein
The Senior Data Platform Engineer will act as a technical lead for our technologies in any project or initiative, and is responsible for designing, developing, implementing, and supporting…
Ajouté il y a 15 jours
A
Lead Software Engineer – AI, Data Visualization & Platform
Astucemedia
Montreal, QC
- Temps plein
You will work closely with our Lead Solutions Architect, Products Integrative Director, Technical Project Manager, and Staff and Senior Developers across front-end and back-end teams. You…
Ajouté il y a 15 jours
C
Responsable - Plateforme IA (Lead AI Platform Engineer)
CGI
Montreal, QC
- Temps plein
In this context, the PSC is creating a new Lead AI Platform Engineer position. The role will be responsible for structuring and evolving our AI capabilities, both on-premises and in the…
Ajouté il y a 18 jours
C
Ingénieur(e) solutions
ChapsVision
Montreal, QC
- Temps plein
We are looking for a Solutions Engineer to join our growing team. This is a hybrid technical and client-facing role responsible for architecting, customizing, and deploying Sinequa’s…
Ajouté il y a 29 jours
AG
DevSecOps – MTL / DevSecOps – Montréal
Aduna Global
Montreal, QC
- Temps plein
…enabling engineering to move fast and adopt AI safely. As a Senior Security Engineer, you'll be an individual contributor accountable for implementing security solutions across Aduna's…
Ajouté il y a 1 mois
MS
Senior Enterprise Software Developer
Motorola Solutions
Vancouver, BC
- Temps plein
You will architect and own the end-to-end solutions while upholding the highest standards of engineering excellence. In this role, you will drive the technical design of robust integrations…
Ajouté il y a 1 mois
MS
Senior Software Developer
Motorola Solutions
Vancouver, BC
- Temps plein
Motorola Solutions’ Video Division is defining the future of the security industry through innovative end-to-end solutions. We’re changing the landscape of the surveillance industry through…
Ajouté il y a 1 mois
H
Ingénieur(e) Full Stack Senior, HTS Assist// Senior Full Stack Engineer (Realtime & Voice) Customer Experience Platform
Hopper
Télétravail, Canada
- Temps plein
- Télétravail
…Nous recherchons un ingénieur ou une ingénieure full stack sénior pour piloter ce produit, en assurant la responsabilité complète de la couche vocale et temps réel, tout en contribuant à…
Ajouté il y a 25 jours
M
Ingénieur principal, Opérations de plateforme et observabilité /Senior Engineer, Platform Operations & Observabilityobservabilité
McKesson
Montreal, QC
- Temps plein
Concevoir, mettre en œuvre et optimiser les tableaux de bord, alertes, solutions de télémétrie, de journalisation et de surveillance de la performance.
Ajouté il y a 2 mois
I
Développeur senior des systèmes logiciels Senior Software Systems Developer
Intrado
Montreal, QC · Saint-Laurent, QC
- Temps plein
Nous sommes à la recherche d’un(e) Developpeur senior des systèmes logiciels hautement qualifié(e) pour agir à titre d’expert(e) technique au sein de notre écosystème applicatif. Ce poste…
Ajouté il y a 2 mois
W
Principal Software Development Engineer - Applied AI
Wagepoint
Télétravail, Canada
- 200 000 $ à 220 000 $ CAD / an
- Temps plein
- Télétravail
We’re looking for a talented Principal Software Development Engineer - Applied AI, who enjoys tackling hard problems and wants to create meaningful impact for small businesses across…
Ajouté il y a 2 mois
MS
Senior Full Stack Engineer
Motorola Solutions
Vancouver, BC
- Temps plein
…people rely on every day. We’re building an industry-leading platform at meaningful scale, and we’re looking for engineers who want to shape the future of physical-meets-digital systems.…
Ajouté il y a 1 mois
C
Senior Test Automation Engineer – AI Testing
Cognizant
Montreal, QC
- Temps plein
…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…
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
…architecture épurée, une intégration robuste des interfaces API et une modélisation efficace des données pour soutenir des expériences mobiles…
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
…services de contenu et de catalogue, y compris la conception d’API, les contrats et la modélisation des données, afin de permettre la mise en œuvre de solutions évolutives et réutilisables…
Ajouté il y a 3 mois
JI
Senior Data Scientist | Scientifique de données senior
Jesta I.S.
Westmount, Quebec · Montreal, Quebec
- Temps plein
Jesta I.S. is a Canadian enterprise software company with over 55 years of experience delivering mission-critical solutions to retailers, wholesalers, and brand manufacturers worldwide. Our…

Cognizant

Senior Test Automation Engineer – AI Testing

Montreal, QC, Canada

Temps plein

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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.

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