Emplois : Saint-Lambert, QC et à proximité

Emplois : Saint-Lambert, QC et à proximité. Emplois dans un rayon de 25 km, y compris les villes voisines. Distance à vol d’oiseau.

41 135 offres · 4 115 employeurs Relevé du 27 oct. 2026. Comment nous comptons

À propos de ces offres

Parmi les employeurs qui recrutent : McGill University (771 offres), Bombardier (640 offres), Loblaw Companies Limited (606 offres).

Métiers fréquents : Autres préposés/autres préposées aux services d'information et aux services à la clientèle, Premiers chefs/premières chefs, Gestionnaire de projet.

1 933 de ces offres indiquent un salaire fourni par l’employeur. Ouvrez l’offre pour connaître la devise et la période.

Rémunération de départ affichée
Période de paie	Salaire de départ médian	Offres
CAD / heure	28,00	932
CAD / année	80 000,00	926
USD / année	69 000,00	16
USD / heure	19,37	14

Minimums affichés par les employeurs, pour au moins 10 offres par devise et période. Il s’agit de montants de départ annoncés, et non de salaires versés. Les offres sans minimum et les montants inhabituels sont exclus.

Mode de travail : 0 % en télétravail, 31 % hybride, 69 % sur place, 0 % non précisé. Les modes hybride et sur place peuvent être déduits des descriptions. Consultez l’offre originale.

Selon le relevé daté ci-dessus. Les offres peuvent changer. Comment nous comptons

Emplois : Saint-Lambert, QC et à proximité

Dans un rayon de 25 km

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Ajouté il y a 19 heures
T
Banquier Personnel en formation - Westmount, Greene (Temps plein)
TD
Montreal, QC
- Temps plein
Ajouté il y a 19 heures
PE
Coordinateur des partenariats/Partnerships Coordinator
Provincial Employment Roundtable - Table ronde provinciale sur l’emploi
Montreal, QC
- Temps plein
Ajouté il y a 19 heures
TH
Caissier(ère) Principale (temps plein)
The Home Depot Canada
Montreal, QC
- Temps plein
Ajouté il y a 19 heures
M
Gestionnaire, Ingénierie du Hub de données et Produits de données/Manager, Data Hub Eng & Data Products
McKesson
Montreal, QC
- Temps plein
Ajouté il y a 19 heures
M
Spécialiste principal(e), validation des systèmes informatisés – Qualité / Senior Specialist, Quality Computer Validation (contrat 18 mois)
McKesson
Montreal, QC
- Temps plein
Ajouté il y a 19 heures
MS
AI Platform & Engineering Lead (Hybrid) / Chef(fe), Plateforme et ingénierie de l’IA (hybride)
Morgan Stanley
Montreal, QC
- Temps plein
Ajouté il y a 19 heures
G
Hiver 2027 - Stagiaire en Acquisition de Talents
GIRO
Montreal, QC
- Temps plein
Ajouté il y a 19 heures
IS
UI/UX Director / Directeur·rice UI/UX
Ironbelly Studios
Montreal, QC
- Temps plein
Ajouté il y a 19 heures
Analyste des comptes fournisseurs
Cozey
Mont-Royal, QC
Ajouté il y a 20 heures
Directeur Financement de la chaîne d’approvisionnement
National Bank of Canada
Montreal, QC
Ajouté il y a 20 heures
Spécialiste principal, technicien de service (finition)
EssilorLuxottica Group
Montreal, QC
Ajouté il y a 20 heures
SD
Assistant.e technique en pharmacie, rémunéré(e) à l’heure – PHX temps partiel jour Embauche feu vert
Shoppers Drug Mart
Montreal, QC
- Temps partiel
Ajouté il y a 20 heures
Journalier(ère) de production
Smurfit Westrock
Mont-Royal, QC
Ajouté il y a 20 heures
S
Hôte / Hôtesse de Restaurant Temps plein - Hurleys
SSP
Dorval, QC
- Temps plein
Ajouté il y a 20 heures
SA
Technicien licencié avionique - Opportunité internationale au Québec, Do
Starlink Aviation
Dorval, QC
- Temps plein
Ajouté il y a 20 heures
LC
Épicerie Commis temps partiel nuit
Loblaw Companies Limited
Boucherville, QC
- Temps partiel
Ajouté il y a 20 heures
LC
Épicerie Commis temps partiel nuit Embauche feu vert
Loblaw Companies Limited
Boucherville, QC
- Temps partiel
Ajouté il y a 20 heures
SG
Sales Manager - Montreal, Quebec - Legacy Division (Full Time)
Southern Glazer’s Wine and Spirits, LLC
Montreal, QC
- Temps plein
Ajouté il y a 20 heures
MI
Représentant(e) service clientèle
MIR Inc
Montreal, QC
- Temps plein
Ajouté il y a 20 heures
Stagiaire en conception électronique (contrôle ou puissance)
Dana Incorporated
Boucherville, QC
Ajouté il y a 20 heures
Gestionnaire, Intelligence Marché et Consommateur
Nestle Operational Services Worldwide SA
Montreal, QC
Ajouté il y a 20 heures
O
Conseiller(ère) en amélioration des processus
Onepoint
Montreal, QC
- Temps plein
Ajouté il y a 20 heures
W
Conseiller(ère) en amélioration des processus
Wepoint
Montreal, QC
- Temps plein
Ajouté il y a 20 heures
FH
Planificateur(trice) de production – Manufacturier de plastique à haut volume | JOUR | 70 000 $ – 100 000 $ | Permanent | Montréal
Fuze HR Solutions
Montreal, QC
- Temps plein
Ajouté il y a 20 heures
C
Technicienne ou Technicien en hygiène industrielle
CIMA+
Montreal, QC
- Temps plein

EXFO

Applied AI Scientists

Montreal, QC, Canada

Temps plein

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Détails de l’emploi

Type d’emploi: Temps plein
Postuler avant le: 25 nov. 2026
Langue de l’annonce: Français
Publié: 26 oct. 2026

Description originale de l’offre

Job Description

Sommaire du rôle

Le Applied AI Scientist est responsable de concevoir, entraîner, évaluer et améliorer des modèles AI/ML appliqués à des problématiques produit ou métier, tout en s’assurant que les solutions puissent être intégrées, opérées, monitorées et maintenues dans un contexte produit réel.

Responsabilités principales

Traduire un besoin produit ou opérationnel en problème AI/ML mesurable, avec hypothèses, critères de succès et limites d’usage.
Définir ou contribuer à l’architecture des modèles, aux approches AI/ML et aux choix techniques nécessaires à la solution.
Préparer, sélectionner ou spécifier les datasets, métriques, ground truth et stratégies d’évaluation nécessaires à l’entraînement et à la validation.
Entraîner, ajuster, améliorer et évaluer les modèles en analysant leurs performances, biais, limites et conditions d’utilisation.
Évaluer la scalabilité et la pérennité de la solution face aux volumes, usages, données, versions de modèles et contraintes futures du produit.
Définir les conditions de mise en production : seuils d’acceptation, métriques de succès, fallback, rollback et responsabilités humaines lorsque la confiance est insuffisante.
Documenter les hypothèses, résultats, contraintes et contribuer avec les équipes software/platform au monitoring post-déploiement : performance, dérive, qualité, incidents et amélioration continue.

Profil recherché

Formation universitaire en mathématiques appliquées, science des données, génie ou domaine quantitatif connexe avec maîtrise ou doctorat en IA ou expérience équivalente considérée.
Expérience significative (5+ ans) en conception, entraînement et évaluation de modèles AI/ML appliqués à des problèmes produit ou opérationnels réels, incluant le passage du prototype à une solution utilisable.
Maîtrise des langages, bibliothèques et frameworks de modélisation (PyTorch, TensorFlow, ...), des outils de versionnement (Git) et de suivi d'expérimentations.
Rigueur méthodologique en évaluation : constitution de datasets et de ground truth, choix de métriques, seuils de succès, analyse des biais, de la robustesse et des limites d'usage.
Compréhension des conditions de mise en production et du cycle de vie des modèles : seuils d'acceptation, fallback, rollback, supervision humaine, monitoring de la performance et de la dérive.
Aptitude démontrée à documenter de façon claire hypothèses, résultats, contraintes et dépendances, et à vulgariser les limites d'un modèle auprès d'audiences produit et non techniques.
Capacité à collaborer étroitement avec les équipes Produit, Data (Data Scientist, Data Steward, Data Ops), Software et Platform/MLOps dans un environnement multidisciplinaire.
Bilinguisme français-anglais, à l'oral et à l'écrit.

Atouts

Expérience de mise en production de modèles et de collaboration avec des équipes MLOps ou Platform (CI/CD de modèles, gestion des versions, monitoring et réentraînement).
Expérience avec les plateformes d'entraînement et d'inférence (ex. AWS SageMaker, AWS Bedrock, Azure ML) ainsi que les approches LLM et IA générative (fine-tuning, RAG, évaluation de systèmes génératifs)
Connaissance des enjeux de gouvernance et de qualité des données ainsi que des pratiques de constitution et d'annotation de ground truth (interaction avec Data Steward et Data Scientist).
Sensibilité à l'IA responsable : explicabilité, équité, confidentialité, sécurité et conformité réglementaire des modèles déployés.
Expérience préalable en environnement produit technologique ou industriel (télécommunications, réseaux ou secteur connexe).
Contributions scientifiques ou techniques reconnues (publications, brevets, projets open source) ou veille active sur l'état de l'art.

EXFO is an equal opportunity employer. We celebrate diversity and are committed to creating an inclusive environment for all employees.

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