Emplois : Canada

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Ajouté il y a 27 jours
A
QA/QC Specialist
Actalent
Burnaby, BC
- 35 $ à 45 $ CAD / heure
- Contrat
Maintain meticulous documentation and data integrity for all quality activities, inspections, and approvals within the ERP system.
Ajouté il y a 27 jours
S
Principal Research Scientist
ServiceNow
Montreal, QC
- Temps plein
It all started when engineer Fred Luddy wrote code that automated a tedious task for his coworker, Phyllis. She cried tears of joy. That moment inspired Fred to build a company that could…
Ajouté il y a 27 jours
T
Full Stack Developer
TEKsystems
Toronto, ON
- 80 $ à 90 $ CAD / heure
- Contrat
Software Engineer for AI Engineering team developing and delivering AI solutions for Broker Submissions parsing and automation. This is an integration-focused initiative supporting Intact's…
Ajouté il y a 27 jours
C
Aerospace In Service Engineer - RFC
Capgemini
Montreal, QC
- 73 556 $ à 114 316 $ CAD / an
Lieu: Mirabel, Québec – 3 jours par semaine au bureau · Disponibilité pour soutenir le quart de travail régulier en fuseau horaire de l’Est
Ajouté il y a 27 jours
Quality Engineer - Corrective Action Requests / Demandes d'actions correctives
Capgemini
Montreal, QC
Ajouté il y a 27 jours
C
Ingénieur structure (DTA) / DTA Stress Engineer
Capgemini
Montreal, QC
- 100 200 $ à 125 747 $ CAD / an
Lieu- Mirabel Québec 3 jours au bureau
Ajouté il y a 27 jours
Soutien en service - Ingénieur de conception / In-Service Support - Design Engineer
Capgemini
Montreal, QC
Lieu - Mirabel (hybride 3 - jours par semaine)
Ajouté il y a 27 jours
S
Cloud Data Engineer
Synechron
Montreal, QC
- Temps plein
6+ années d'expérience, Développer des solutions de données infonuagiques à l’aide d’AWS Athena, Amazon S3, AWS Glue Data Catalog et Google BigQuery.
Ajouté il y a 27 jours
FS
Snowflake Data Engineer
Futran Solutions
Montreal, QC
- Temps plein
Must have experiences with Databricks/Snowflake/AI · Must have done projects where semi-structured and unstructured data is brought into Snowflake
Ajouté il y a 27 jours
TC
Data Engineer
TMC Canada
Montreal, QC
- Temps plein
TMC Canada is looking for an experienced Data Engineer to join our team in Montréal and work on high-impact infrastructure projects for a tier 1 global financial institution.
Ajouté il y a 28 jours
C
Ingénieur·e en automatisation IA (Data Products)
CGI
Montreal, QC
- Temps plein
CGI Montréal is hiring a Senior AI/Automation Engineer to industrialize how data products are designed, built, and operated for clients in the manufacturing sector. You will apply and…
Ajouté il y a 28 jours
E
Ingénieur(e) En Gestion De Données ML
Ericsson
Montreal, QC
- Temps plein
Based in Montreal, this role sits at the intersection of Data Management, MLOps, and enterprise hybrid-cloud platform engineering. You will help design, build, and operate the foundational…
Ajouté il y a 1 mois
A
QA/QC Apecialist
Actalent
Burnaby, BC
- 35 $ à 45 $ CAD / heure
- Contrat
Maintain meticulous documentation and data integrity for all quality activities, inspections, and approvals within the ERP system.
Ajouté il y a 1 mois
A
Continuous Improvement Engineer
Actalent
Port Coquitlam, BC
- 50 000 $ à 62 400 $ CAD / an
- Temps plein
The Continuous Improvement Engineer will support operational improvement initiatives within a manufacturing environment. This role will spend significant time on the production floor…
Ajouté il y a 1 mois
AC
D365 F&O Functional Analyst
Aston Carter
Richmond, BC
- Temps plein
…capabilities align with business needs and supports strong data governance and operational…
Ajouté il y a 1 mois
A
Electrical EIT
Actalent
Calgary, AB
- 25 $ à 28 $ CAD / heure
- Contrat
…the development of an AutoCAD integration tool that extracts data from spreadsheets for various projects. This position requires a solid command of AutoCAD and Excel, along with a…
Ajouté il y a 1 mois
A
Amélioration Continue - Continuous Improvement
Actalent
Montreal, QC
- 41 $ à 60 $ CAD / heure
- Contrat
The Continuous Improvement Engineer leads end-to-end improvement projects on the production floor, from initial concept to final delivery, ensuring that all work is performed safely,…
Ajouté il y a 1 mois
ZT
Développeur de logiciels, professionnel II/ Software Engineer, Professional II
Zebra Technologies
Montreal, QC · CAN - Montreal, Canada
- Temps plein
Ajouté il y a 1 mois
A
Continuous Improvement Engineer
Actalent
Vancouver, BC
- 50 000 $ à 62 400 $ CAD / an
- Temps plein
The Continuous Improvement Engineer will support operational improvement initiatives within a manufacturing environment. This role will spend significant time on the production floor…
Ajouté il y a 1 mois
A
Senior Mechanical Test Engineer
Actalent
Vancouver, BC
- 48 $ à 57 $ CAD / heure
- Contrat
The Senior Mechanical Test Engineer will support new product development by leading and executing design verification activities for complex mechanical and electromechanical products. This…
Ajouté il y a 1 mois
WU
Technical Customer Support 2
West Unified Communications Services (formerly known as InterCall Asia Pacific)
Montreal, QC
- Temps plein
Ce poste est hybride avec (2) jours au bureau (7150 Rue Alexander Fleming, Saint Laurent QC)
Ajouté il y a 1 mois
IL
Technical Customer Support 2
Intrado Life & Safety, Inc.
Montreal, QC · Saint-Laurent, Quebec
- Temps plein
Ce poste est hybride avec (2) jours au bureau (7150 Rue Alexander Fleming, Saint Laurent QC)
Ajouté il y a 1 mois
YD
Senior Machine Learning Engineer (Consulting)
Yeji Data Lab
Montreal, QC · Greater Montreal Metropolitan Area
- Temps plein
…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…
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…
Ajouté il y a 1 mois
DevOps Developer, AI Automation
Stay22
Montreal, QC
We are searching for a Platform Engineer with strong Devops and SRE experience to join our growing Platform team. You will also drive the adoption of agentic AI across the platform,…

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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