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Emplois : Canada

25+ emplois

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Ajouté il y a 3 min
EC
Assistant(e) administratif(ve) à temps partiel
EHN Canada
Carters Point, NB
- 22 $ à 25 $ CAD / heure
Signaler les lacunes identifiées dans la documentation au responsable infirmier, au responsable clinique, au directeur exécutif ou à tout autre responsable compétent afin qu’un suivi soit…
Ajouté il y a 3 min
CT
ANALYSTE FONCTIONNEL
Chrome Technologies
Montreal, QC
- Temps plein
Vous faites le lien entre les besoins d'affaires des produits et la réalité technique de l'équipe. Vous êtes responsable de tout ce qui entre dans le système central de travail : vous…
Ajouté il y a 4 min
C
Concepteur de solutions de sécurité (Security Solutions Designer)
Cisco
Montreal, QC
- Temps plein
…stratégies et tactiques de vente qui améliorent les occasions d’affaires de Cisco dans l’environnement du client, de positionner et de promouvoir la proposition de valeur du partenaire et…
Ajouté il y a 19 min
P&
Gestionnaire de programme senior, Stratégie commerciale des nouveaux produits | Senior Program Manager, New Product Commercial Strategy
Pratt & Whitney
Longueuil, QC
- Temps plein
…d’avions et d’hélicoptères dans les segments de l’aviation d’affaires, de l’aviation générale et de l’aviation…
Ajouté il y a 19 min
T
Assoc., Services bancaires personnels
TD
Montreal, QC · Saint-Laurent, QC
- Temps partiel
Joignez-vous à TD Canada Trust, et pensez comme un client, agissez en propriétaire responsable, innovez pour atteindre nos buts et exécutez avec efficacité.
Ajouté il y a 19 min
OH
Manager, Planning and Implementation
Ontario Health | Santé Ontario
Ottawa, ON
- Temps plein
Responsable de la planification et de la mise en œuvre
Ajouté il y a 19 min
B
Chef de Service - Programmes Profitabilité
Bombardier
Montreal, QC
- Temps plein
Être responsable du programme de gestion de performance des employés (PGP) et des communications aux employés.
Ajouté il y a 19 min
OJ
Senior Underwriting Assistant
Oliver James
Montreal, QC
- Temps plein
…de premier plan. Vous évoluerez sous la responsabilité d’un responsable à l’écoute, au sein d’une équipe technique reconnue pour son…
Ajouté il y a 34 min
GO
Gestionnaire bilingue, Service de traduction
Government of Manitoba
Winnipeg, MB
- Temps plein
Relevant de la directrice générale du Secrétariat aux affaires francophones, la personne titulaire du poste est responsable de la gestion des ressources financières et humaines nécessaires…
Ajouté il y a 48 min
C
Chargé de projets sénior - Soutien opérations
Cascades
Longueuil, QC · Saint-Hubert, QC
- Temps plein
Joins-toi à l'équipe de Mathieu Roberge à titre de Chargé de projets sénior - soutien opérations pour façonner un avenir plus responsable.
Ajouté il y a 48 min
C
Analyste financier sénior - gouvernance
Cascades
Longueuil, QC · Saint-Hubert, QC
- Temps plein
…la collaboration et ton influence auprès des partenaires d’affaires contribueront directement aux décisions et aux projets d’investissement de…
Ajouté il y a 48 min
C
Chargé de projets - Soutien opérations Support
Cascades
Kingsey Falls, QC
- Temps plein
Joins-toi à l'équipe de Mathieu Roberge à titre de Chargé de projets - soutien opérations pour façonner un avenir plus responsable.
Ajouté il y a 48 min
C
Analyste financier sénior - gouvernance
Cascades
Kingsey Falls, QC
- Temps plein
…la collaboration et ton influence auprès des partenaires d’affaires contribueront directement aux décisions et aux projets d’investissement de…
Ajouté il y a 48 min
SC
Superviseur des ventes sans fil
Staples Canada
Quebec, QC
- Temps plein
Saisir les occasions de déterminer et d'accroître de nouvelles occasions d'affaires et de nouveaux clients potentiels, par exemple en générant des recommandations et en participant à des…
Ajouté il y a 48 min
SQ
Analyste en informatique - Profil M365
Santé Québec Centre-Sud-de-l’Île-de-Montréal – Universitaire
Montreal, QC
- Temps plein
…et Intégration, le titulaire du poste sera en premier lieu responsable de l’administration, de l’optimisation et de la gestion des processus TI associés à l’écosystème Microsoft 365 et de…
Ajouté il y a 48 min
SC
Superviseur des ventes sans fil
Staples Canada
Boisbriand, QC
- Temps plein
Saisir les occasions de déterminer et d'accroître de nouvelles occasions d'affaires et de nouveaux clients potentiels, par exemple en générant des recommandations et en participant à des…
Ajouté il y a 1 heure
CS
Partenaire d’affaires en acquisition de talents
Comité sectoriel de main-d'oeuvre de l'industrie des mines (CSMO Mines)
QC · Abitibi-Témiscamingue, QC
- Temps plein
Le ou la Partenaire d’affaires en acquisition de talents est responsable de la planification, de la coordination et de la réalisation des processus de dotation, tout en veillant à offrir…
Ajouté il y a 1 heure
MD
Responsable de Magasin F/H
Mobilier de France Canada
Montreal, QC
- Temps plein
Vous développez le chiffre d’affaires et la notoriété de l’enseigne à Montréal : conquête de clientèle, ancrage local, temps forts commerciaux.
Ajouté il y a 1 heure
FC
Associé(e), Gestion privée
Fiera Capital
Montreal, QC
- Temps plein
…institutionnels et Gestion privée, l’associé(e) est principalement responsable d’offrir un service personnalisé de très haute qualité à notre clientèle en gestion privée. La personne…
Ajouté il y a 1 heure
T
Analyste financier
Télé-Québec
Montreal, QC
- 72 294,35 $ à 103 279,35 $ CAD / an
- Temps plein
À titre d’analyste financier(ère), tu seras responsable de l’analyse financière de certains départements et leur premier point de contact pour les questions liées aux finances.
Ajouté il y a 1 heure
consultation technologique - Marchés corporatifs et commerciaux
EY
Toronto, ON · Montreal, QC
À ce titre, vous accompagnerez nos clients dans la modernisation de leurs capacités d’affaires grâce à la transformation numérique, à l’adoption de technologies émergentes, aux solutions…
Ajouté il y a 1 heure
Chef d'équipe - Technologies du secteur bancaire
EY
Toronto, ON · Montreal, QC
Baccalauréat en technologie, en ingénierie, en affaires ou dans un domaine connexe; une maîtrise constitue un atout.
Ajouté il y a 2 heures
VP
Représentant vente au détail, saisonnier, LimeRidge Mall
Virgin Plus
Hamilton, ON
- Temps plein
…discrétion, afin de mieux refléter l’évolution de la structure d’affaires, des objectifs et des…
Ajouté il y a 2 heures
CT
DÉVELOPPEUR(EUSE) ELASTICSEARCH
Chrome Technologies
Montreal, QC
- Temps plein
Au sein de la direction responsable des fondations technologiques et des services communs, les équipes des fondations TI regroupent des capacités technologiques transversales soutenant un…
Ajouté il y a 2 heures
CT
ANALYSTE-PROGRAMMEUR SHAREPOINT SENIOR
Chrome Technologies
Montreal, QC
- Temps plein
Nous avons besoin d'une ressource analyste-programmeur pour joindre l'équipe produit Collab. L'équipe est responsable d'offrir le soutien aux plateformes SharePoint, Teams, Service Now,…

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
Postuler avant le: 7 nov. 2026
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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