Le/la spécialiste ML Ops met en place, maintient et fait évoluer la plateforme pour permettre le développement et le déploiement de modèles d’apprentissage automatique pour le Quality Foundation Technology Group (QFTG). Il/elle travaille étroitement et collaboration avec les DevOps, les développeurs et les scientifiques de données.

Le/la spécialiste ML Ops fournit des solutions qui permettre :

1. La production des modèles (entraînement)
2. La mise en place de l’environnement logiciel (tout outil permettant d’utiliser les modèles)
3. D’optimiser l’infrastructure et le déploiement en production (collaboration avec Ops et développeurs)
4. D’améliorer la qualité (assurance qualité)

Responsabilités :

Les fonctions principales et habituelles de cet emploi sont :

• Déployer et opérationnaliser les modèles de ML
• Contribuer à l’industrialisation de produits utilisant le Generative AI et/ou Machine learning
• Mettre en place l’infrastructure logicielles
• Mettre en place la validation des modèles
• Contribuer à la création de nouveaux modèles en ayant le focus sur la production de ceux-ci.
• Contribuer à la qualité des modèles et des données générées à partir de ceux-ci (par exemple, mettre en place un environnement facilitant le QA)
• Cerner les problèmes et déterminer des approches et les méthodes quantitatives afin de développer des solutions;
• Développer des outils afin de résoudre des problèmes
• Documenter et définir les projets y compris la collecte et le traitement de données, les approches de pointe, l’algorithme final, les résultats détaillés et les critères analytiques ;
• Collaborer avec des collègues (développeurs, Dev Ops, Scientifiques de recherche) et des gestionnaires à l’interne et à l’externe afin de partager l’information complexe pertinente;
• Contribuer à l’identification d’approches et au développement d’outils techniques nouveaux ou améliorés ;
• Intervenir en tant que consultant pour orienter des technologies et/ou conseiller lors des preuves de concepts pour les projets de prévision/prescription et en IA ;
• Encadrer les collègues moins expérimentés ;
• Effectuer toutes autres tâches connexes.

Formation :

• Baccalauréat ou maîtrise en informatique, génie informatique ou logiciel ou équivalent.

Expérience pertinente :

• 3 à 5 années d’expérience complexe et expertise approfondie liée au poste.

Habiletés et connaissances :

• Expérience avec les frameworks de ML
• Connaissance avérée des plateformes et des flux de travail de ML/AI.
• Capacité à utiliser et à développer des algorithmes d’apprentissage automatique et des méthodes connexes éprouvées;
• Capacité à configurer, à utiliser et à développer des systèmes de gestion de données;
• Capacité à comprendre les outils utilisés par les data scientists et expérience en matière de développement de logiciels et d'automatisation des tests
• Habiletés en génie logiciel;
• Connaissance de l’informatique distribuée pour assurer l’apprentissage des modèles;
• Passion pour mettre à profit la science des données dans la résolution des problèmes;
• Capacité à évaluer les problèmes rapidement, tant du point de vue qualitatif que quantitatif;
• Esprit d’équipe et excellentes aptitudes organisationnelles, relationnelles et à communiquer;
• Etre orienté sur les valeurs d’affaire/entreprise;