Emplois : Canada

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P&
Ingenieur(e) de projets / Project Engineer
Pratt & Whitney
Longueuil, QC
- Temps plein
Ajouté il y a 1 mois
P&
Spécialiste Technique CFirst / CFirst Technical Specialist
Pratt & Whitney
Longueuil, QC
- Temps plein
Ajouté il y a 1 mois
SC
Spécialiste Conformité Electronique & Tests (Senior)
SII Canada
Montreal, QC
- Temps plein
Participate in design activities to integrate regulatory requirements from the earliest stages of development.
Ajouté il y a 1 mois
P&
Stage - Hiver 2027 - Développement Logiciel Avancé, Méthodes Numériques / Internship - Winter 2027 - Advanced Software Development, Numerical Methods
Pratt & Whitney
Longueuil, QC
- Temps plein
…proudly headquartered in Longueuil, Quebec, since 1928. We design and manufacture next-generation aircraft engines that power the world’s largest fleet of business, general…
Ajouté il y a 1 mois
LC
Gestionnaire Projet Ingénierie
Lactalis Canada
Granby, QC
- Temps plein
Ajouté il y a 1 mois
CA
Sales Application Engineer
COWPER Automation
Montreal, QC
- Temps plein
Ajouté il y a 1 mois
PF
Full Stack Engineer
PEOPLE FORCE CONSULTING INC
Quebec, QC
- Contrat
This position is a hybrid position with onsite presence at our client’s Montreal office , 3 days per week · Il s’agit d’un poste hybride nécessitant une présence sur site au bureau du client à Montréal, 3 jours par semaine
Ajouté il y a 1 mois
YD
Senior Machine Learning Engineer (Consulting)
Yeji Data Lab
Montreal, QC · Greater Montreal Metropolitan Area
- Temps plein
We are looking for a Senior Machine Learning Engineer to design, build, and deploy scalable ML solutions for our clients. You will work across diverse projects, collaborating with…
Ajouté il y a 1 mois
Spécialiste en Ingénierie Mécanique - Centre de Données, Mechanical Engineering Specialist – Data Centers, Data Center Field Engineering
Amazon
Varennes, QC
As a Data Center Mechanical Engineering Specialist, you will provide full life-cycle support to AWS Data Centers from design inception through site improvement and maintenance. You will be…
Ajouté il y a 1 mois
A
Embedded Software Engineer
Actalent
Mississauga, ON
- 70 000 $ à 85 000 $ CAD / an
- Temps plein
The Embedded Software Engineer designs, develops, and maintains embedded computer system software for advanced military and naval applications, including control software for helicopter…
Ajouté il y a 1 mois
A
Embedded Software Manager
Actalent
Burnaby, BC
- 131 115 $ à 187 310 $ CAD / an
- Temps plein
Ideal for an Engineering Manager, Software Manager, Team Lead, or an Embedded Engineer looking to move into a larger leadership role while staying close to technology.
Ajouté il y a 1 mois
SD
Ingénieur(e) - Environnement (34619)
Société de transport de Montréal
Montreal, QC
- Temps plein
Ajouté il y a 1 mois
A
Test/Lab Engineer
Actalent
Waterloo, ON
- 33 $ à 38 $ CAD / heure
- Contrat
Our client in the automotive industry, is looking to hire a Test/Lab Engineer.
Ajouté il y a 1 mois
C-
Senior Electrical Designer
CRWS - Canadian Railway Services
Montreal, QC
- Temps plein
As Senior Electrical Designer, you will work with the Lead Electrical Engineer to design, develop, review, and support electrical and automation systems used in rolling stock applications.
Ajouté il y a 1 mois
A
SDET (Intermediate)
Actalent
Waterloo, ON
- 40 $ à 50 $ CAD / heure
- Contrat
This Software Development Engineer in Test (SDET) role focuses on designing, developing, and maintaining automated test scripts and tools in Python to validate new features for advanced…
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SC
Spécialiste Tests Electrique (Intermédiaire)
SII Canada
Montreal, QC
- Temps plein
We are looking for an Electronics Test Equipment Engineer to contribute to the development, integration, and validation of ground support equipment used for complex electronic systems in a…
Ajouté il y a 1 mois
AG
Ingénieur en mines/Ingénieure en mines
Amex Gold Mining (TSXV: AMX | FSE: MX0 | OTCQX: AMXEF)
Normétal, QC
- Temps plein
Ajouté il y a 1 mois
Asset manager - Wind turbine performance / Gestionnaire d'actifs - Performances des éoliennes
ENERCON
Montreal, QC
Ce poste propose un mode de travail hybride, alliant le télétravail à deux jours par semaine au bureau
Ajouté il y a 1 mois
R
Spécialiste Technique CFirst / CFirst Technical Specialist
RTX
Longueuil, QC
- Temps plein
Ajouté il y a 1 mois
RT
Structural Engineer
Rio Tinto
Labrador City, NL
- Temps plein
This is a residential role; fly-in/fly-out is not available
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R
Ingenieur(e) de projets / Project Engineer
RTX
Longueuil, QC
- Temps plein
Ajouté il y a 1 mois
S
V&V Specialist
Scalian
Montreal, QC
- Temps plein
We are seeking an experienced Verification & Validation Engineer to support the development and validation of embedded platforms. The ideal candidate has strong expertise in Board Support…
Ajouté il y a 1 mois
GV
GIS Field Engineer Supervisor – North America (INGÉNIEUR - SUPERVISEUR DE CHANTIER)
GE Vernova
La Prairie, QC
- Temps plein
GE Vernova is looking for a GIS Field Engineer / Supervisor to lead the installation, supervision, testing, and engineering oversight of Gas Insulated Switchgear (GIS) systems across…
Ajouté il y a 1 mois
S
V&V Specialist
Scalian
Montreal, QC
- Temps plein
We are seeking an experienced Verification & Validation Engineer to support the development and validation of embedded platforms. The ideal candidate has strong expertise in Board Support…
Ajouté il y a 1 mois
R
Stage - Hiver 2027 - Développement Logiciel Avancé, Méthodes Numériques / Internship - Winter 2027 - Advanced Software Development, Numerical Methods
RTX
Longueuil, QC
- Temps plein
…proudly headquartered in Longueuil, Quebec, since 1928. We design and manufacture next-generation aircraft engines…

Yeji Data Lab

Senior Machine Learning Engineer (Consulting)

Greater Montreal Metropolitan Area, QC, Canada

Temps plein

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Détails de l’emploi

Type d’emploi: Temps plein
Langue de l’annonce: Anglais · Français
Publié: 8 oct. 2026

Description originale de l’offre

Version française de cette offre bilingue.

En tant que boutique d’envergure internationale, nous collaborons avec des organisations de premier plan pour relever leurs défis les plus stratégiques grâce au Machine Learning et à l’ingénierie des données, afin de créer une valeur durable. En tant que firme-conseil en contact direct avec les clients, notre équipe doit faire preuve d’adaptabilité, de rigueur technique et d’une forte capacité à concevoir des systèmes de bout en bout pour divers secteurs d’activité en Amérique du Nord et ailleurs.

Aperçu du poste

Nous recherchons un ingénieur sénior en apprentissage automatique pour concevoir, développer et déployer des solutions d’IA évolutives pour nos clients. Vous travaillerez sur des projets variés, en collaboration avec des équipes multidisciplinaires, afin de livrer des systèmes d’IA prêts pour la production dans des environnements cloud modernes.

Principales responsabilités

Concevoir, développer et déployer des modèles de machine learning et de deep learning dans des environnements de production
Développer et maintenir des pipelines MLOps (CI/CD, surveillance, gestion des versions des modèles) sur des plateformes cloud
Travailler avec des jeux de données à grande échelle pour l’entraînement, la validation et l’évaluation
Mettre en œuvre et optimiser des solutions basées sur les LLM, notamment :
l’ajustement fin de modèles de fondation
la conception et le déploiement de systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Collaborer avec les clients et les équipes internes afin de traduire des enjeux d’affaires en solutions de machine learning
Garantir la performance, l’évolutivité et la fiabilité des modèles en production
Se tenir à jour sur les avancées en IA/ML, en particulier en IA générative et en LLM

Qualifications requises

4 ans ou plus d’expérience en ingénierie du machine learning ou dans des rôles connexes
Solide expérience avec Python et les frameworks de ML (p. ex. PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn)
Capacité à appliquer et à optimiser des algorithmes traditionnels de machine learning (p. ex. modèles arborescents, gradient boosting, réseaux neuronaux) pour des problèmes sur données structurées
Expérience pratique avec des modèles de deep learning (p. ex. CNN, RNN)
Expérience dans la conception et le déploiement de systèmes de ML en production
Maîtrise des pratiques et outils MLOps (p. ex. MLflow, Kubeflow, Airflow, pipelines CI/CD)
Expérience avec des plateformes cloud (au moins une parmi AWS, Azure ou GCP; le multi-cloud est un atout)
Expérience dans la mise en œuvre et l’optimisation de solutions basées sur les LLM, notamment : l’ajustement fin de modèles de fondation, le prompt engineering, la conception et le déploiement de systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Expérience dans la conception de pipelines RAG (bases de données vectorielles, embeddings, stratégies de récupération)

Atouts supplémentaires

Expérience en cabinet de conseil ou dans un rôle en contact direct avec la clientèle
Familiarité avec des outils comme LangChain, LlamaIndex ou des frameworks similaires
Connaissance de l’ingénierie des données (Spark, SQL, pipelines de données)
Expérience en conteneurisation et orchestration (Docker, Kubernetes)
Compréhension de la gouvernance des modèles, de leur surveillance et de l’IA responsable

Ce que nous offrons

L’occasion de travailler sur des projets de pointe en IA/ML et en IA générative
Une exposition à une grande variété de secteurs et de problématiques
Un environnement de travail flexible (hybride)
Une rémunération concurrentielle et des possibilités d’évolution professionnelle

Lire l’offre bilingue complète

About Us

As a global boutique firm, we partner with leading organizations to solve their most pressing challenges through Machine Learning and data engineering, creating sustainable value at scale. As a client-facing consultancy, our team must be adaptable, technically rigorous, and capable of designing systems from the ground up across a wide range of industries in North America and beyond.

Role Overview

We are looking for a Senior Machine Learning Engineer to design, build, and deploy scalable ML solutions for our clients. You will work across diverse projects, collaborating with cross-functional teams to deliver production-ready AI systems in modern cloud environments.

Key Responsibilities

Design, build, and deploy machine learning and deep learning models in production environments
Develop and maintain MLOps pipelines (CI/CD, monitoring, model versioning) across cloud platforms
Work with large-scale datasets for training, validation, and evaluation
Implement and optimize LLM-based solutions, including:

Fine-tuning foundation models

Building and deploying RAG (Retrieval-Augmented Generation) systems

Collaborate with clients and internal teams to translate business problems into ML solutions
Ensure model performance, scalability, and reliability in production
Stay current with advancements in AI/ML, especially in generative AI and LLMs

Required Qualifications

4+ years of experience in Machine Learning Engineering or related roles
Strong experience with Python and ML frameworks (e.g., PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn)
Apply and optimize traditional machine learning algorithms (e.g., tree-based models, gradient boosting, neural networks) for structured data problems
Hands-on experience with deep learning models (e.g., CNNs, RNNs)
Experience building and deploying production ML systems
Familiarity with MLOps practices and tools (e.g., MLflow, Kubeflow, Airflow, CI/CD pipelines)
Experience with cloud platforms (at least one of AWS, Azure, or GCP; multi-cloud is a plus)
Implement and optimize LLM-based solutions, including: Fine-tuning foundation models, prompt engineering, building and deploying RAG (Retrieval-Augmented Generation) systems
Experience building RAG pipelines (vector databases, embeddings, retrieval strategies)

Nice to Have

Experience in a consulting or client-facing role
Familiarity with tools like LangChain, LlamaIndex, or similar frameworks
Knowledge of data engineering (Spark, SQL, data pipelines)
Experience with containerization and orchestration (Docker, Kubernetes)
Understanding of model governance, monitoring, and responsible AI

What We Offer

Opportunity to work on cutting-edge AI/ML and GenAI projects
Exposure to a variety of industries and problem domains
Flexible work environment (hybrid)
Competitive compensation and growth opportunities

Français

À propos de nous

Aperçu du poste

Principales responsabilités

Concevoir, développer et déployer des modèles de machine learning et de deep learning dans des environnements de production
Développer et maintenir des pipelines MLOps (CI/CD, surveillance, gestion des versions des modèles) sur des plateformes cloud
Travailler avec des jeux de données à grande échelle pour l’entraînement, la validation et l’évaluation
Mettre en œuvre et optimiser des solutions basées sur les LLM, notamment :
l’ajustement fin de modèles de fondation
la conception et le déploiement de systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Collaborer avec les clients et les équipes internes afin de traduire des enjeux d’affaires en solutions de machine learning
Garantir la performance, l’évolutivité et la fiabilité des modèles en production
Se tenir à jour sur les avancées en IA/ML, en particulier en IA générative et en LLM

Qualifications requises

4 ans ou plus d’expérience en ingénierie du machine learning ou dans des rôles connexes
Solide expérience avec Python et les frameworks de ML (p. ex. PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn)
Capacité à appliquer et à optimiser des algorithmes traditionnels de machine learning (p. ex. modèles arborescents, gradient boosting, réseaux neuronaux) pour des problèmes sur données structurées
Expérience pratique avec des modèles de deep learning (p. ex. CNN, RNN)
Expérience dans la conception et le déploiement de systèmes de ML en production
Maîtrise des pratiques et outils MLOps (p. ex. MLflow, Kubeflow, Airflow, pipelines CI/CD)
Expérience avec des plateformes cloud (au moins une parmi AWS, Azure ou GCP; le multi-cloud est un atout)
Expérience dans la mise en œuvre et l’optimisation de solutions basées sur les LLM, notamment : l’ajustement fin de modèles de fondation, le prompt engineering, la conception et le déploiement de systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Expérience dans la conception de pipelines RAG (bases de données vectorielles, embeddings, stratégies de récupération)

Atouts supplémentaires

Expérience en cabinet de conseil ou dans un rôle en contact direct avec la clientèle
Familiarité avec des outils comme LangChain, LlamaIndex ou des frameworks similaires
Connaissance de l’ingénierie des données (Spark, SQL, pipelines de données)
Expérience en conteneurisation et orchestration (Docker, Kubernetes)
Compréhension de la gouvernance des modèles, de leur surveillance et de l’IA responsable

Ce que nous offrons

L’occasion de travailler sur des projets de pointe en IA/ML et en IA générative
Une exposition à une grande variété de secteurs et de problématiques
Un environnement de travail flexible (hybride)
Une rémunération concurrentielle et des possibilités d’évolution professionnelle

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