Senior Machine Learning Engineer – Professional Services
About the role
DESCRIPTION
Êtes-vous enthousiaste à l’idée de créer des solutions logicielles autour de grands systèmes complexes d’apprentissage automatique (AA) et d’apprentissage profond (AP)? Vous souhaitez aider les plus grandes entreprises mondiales à tirer une valeur commerciale de l’adoption et de l’automatisation de l’intelligence artificielle (IA)? Vous souhaitez parfaire vos connaissances au contact des cas d’utilisation de l’AA et de l’AP d'AWS mis en œuvre dans de nombreuses entreprises? Vous êtes ravi à l’idée d’être un élément clé d’ (continues)...
Are you excited about building software solutions around large, complex Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL) systems? ...
Key job responsibilities
- Diriger des projets d’apprentissage automatique (AA/IA) complets : compréhension des besoins de l’entreprise, préparation des données, développement de modèles, déploiement et surveillance.
- Concevoir et mettre en œuvre des plateformes de données performantes, fiables et sécurisées.
- Concevoir des solutions et des opérations d’AA évolutives (MLOps) à l’aide des services AWS. Tirer parti des solutions d’IA générative, le cas échéant.
- Créer et évaluer des modèles prédictifs afin de fournir des informations exploitables à des fins de prévision, d’optimisation des ressources et d’analyse des tendances de la clientèle.
- Collaborer avec des équipes interfonctionnelles (DevOps, ingénierie des données, IdO, calcul haute performance) pour préparer, analyser et rendre opérationnels les données et les modèles.
- Agir en tant que conseiller de confiance auprès des clients sur les solutions d’IA et d’AA ...
- Lead end-to-end machine learning (ML/AI) projects, from understanding business needs to data preparation, model development, deployment and monitoring.
- Design and implement data platforms that support high-performance, reliable, and secure data platforms.
- Design scalable ML solutions and operations (MLOps) using AWS services. Leverage Generative AI solutions when applicable.
- Build and evaluate predictive models to provide actionable insights for forecasting, resource optimization, and customer trends.
- Collaborate with cross-functional teams (DevOps, Data Engineering, IoT, HPC) to prepare, analyze, and operationalize data and models.
- Serve as a trusted advisor to customers on AI/ML solutions and cloud architectures
- Coach and mentor junior individuals to support their professional growth.
- Develop technical content, such as white papers and blog posts, to share best practices.
- Ensure solutions meet industry standards and support customers in advancing their AI/ML and cloud adoption strategies.
About the team
À propos d'AWS (English description to follow)
Des expériences diverses
AWS accorde une grande importance à la diversité des expériences. ...
BASIC QUALIFICATIONS
- Baccalauréat ou expérience équivalente dans un domaine quantitatif (p. ex. informatique, statistiques, mathématiques). Bonne connaissance des méthodes statistiques.
- Plus de 10 ans d’expérience dans l’ingénierie des données ou logicielle, avec une solide compréhension du traitement distribué des données (p. ex. pipelines de données, moteurs de calcul distribués, conception de l’infrastructure d’AA).
- Plus de 5 ans d’expérience dans le développement de plateformes pour la modélisation prédictive, le traitement du langage naturel et l’apprentissage profond, avec une expérience démontrée dans la création, l’hébergement et le déploiement de modèles d’apprentissage automatique.
- Maîtrise de SQL, Python et d’au moins un langage de programmation supplémentaire (p. ex. Java, Scala, JavaScript, TypeScript). Maîtrise des bibliothèques et des cadres d’AA de pointe tels que scikit-learn, TensorFlow et PyTorch.
- Plus de 2 ans d’expérience dans les services infonuagiques liés à l’apprentissage automatique (p. ex. SageMaker).
- Maîtrise du français et de l'anglais si vous êtes basé à Montréal
PREFERRED QUALIFICATIONS
- Expérience dans un rôle axé sur le client, idéalement dans le domaine du conseil, de la direction d’engagements techniques et de la traduction d’exigences commerciales en solutions de données évolutives. Influence démontrée sur la prise de décision de la haute direction (directeurs, cadres supérieurs et vice-présidents).
- Expérience dans la création de pipelines d’AA en suivant les meilleures pratiques en matière de MLOps, notamment : prétraitement des données, hébergement de modèles, sélection de caractéristiques, réglage d’hyperparamètres, entraînement distribué, entraînement de processeurs graphiques, déploiement, surveillance et réentraînement.
- Expérience de la création d’applications à l’aide d’outils et de technologies d’IA générative (LLM, bases de données vectorielles, orchestrateurs tels que LangChain, ingénierie de requête).
- Expérience des cadres distribués (p. ex. Spark, Hadoop, Kafka, Presto, Flink, S3, HDFS, BD) et compréhension de JVM ou des environnements d’exécution similaires.
- ...
The base salary for this position ranges from $126,000/year up to $210,400/year. Salary is based on a number of factors and may vary depending on job-related knowledge, skills, and experience. Amazon is a total compensation company. Dependent on the position offered, equity, sign-on payments, and other forms of compensation may be provided as part of a total compensation package, in addition to a full range of medical, financial, and/or other benefits.
About Amazon
Amazon Web Services, like all Amazon businesses, is guided by four key tenets: customer obsession rather than competitor focus, passion for invention, commitment to operational excellence, and long-term thinking. Our innovation starts with each customer’s challenge, so we are continually working on new and unprecedented opportunities to transform the way people live and work.
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Are you excited about building software solutions around large, complex Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL) systems? ...
Key job responsibilities
- Diriger des projets d’apprentissage automatique (AA/IA) complets : compréhension des besoins de l’entreprise, préparation des données, développement de modèles, déploiement et surveillance.
- Concevoir et mettre en œuvre des plateformes de données performantes, fiables et sécurisées.
- Concevoir des solutions et des opérations d’AA évolutives (MLOps) à l’aide des services AWS. Tirer parti des solutions d’IA générative, le cas échéant.
- Créer et évaluer des modèles prédictifs afin de fournir des informations exploitables à des fins de prévision, d’optimisation des ressources et d’analyse des tendances de la clientèle.
- Collaborer avec des équipes interfonctionnelles (DevOps, ingénierie des données, IdO, calcul haute performance) pour préparer, analyser et rendre opérationnels les données et les modèles.
- Agir en tant que conseiller de confiance auprès des clients sur les solutions d’IA et d’AA ...
- Lead end-to-end machine learning (ML/AI) projects, from understanding business needs to data preparation, model development, deployment and monitoring.
- Design and implement data platforms that support high-performance, reliable, and secure data platforms.
- Design scalable ML solutions and operations (MLOps) using AWS services. Leverage Generative AI solutions when applicable.
- Build and evaluate predictive models to provide actionable insights for forecasting, resource optimization, and customer trends.
- Collaborate with cross-functional teams (DevOps, Data Engineering, IoT, HPC) to prepare, analyze, and operationalize data and models.
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- Coach and mentor junior individuals to support their professional growth.
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About the team
À propos d'AWS (English description to follow)
Des expériences diverses
AWS accorde une grande importance à la diversité des expériences. ...
BASIC QUALIFICATIONS
- Baccalauréat ou expérience équivalente dans un domaine quantitatif (p. ex. informatique, statistiques, mathématiques). Bonne connaissance des méthodes statistiques.
- Plus de 10 ans d’expérience dans l’ingénierie des données ou logicielle, avec une solide compréhension du traitement distribué des données (p. ex. pipelines de données, moteurs de calcul distribués, conception de l’infrastructure d’AA).
- Plus de 5 ans d’expérience dans le développement de plateformes pour la modélisation prédictive, le traitement du langage naturel et l’apprentissage profond, avec une expérience démontrée dans la création, l’hébergement et le déploiement de modèles d’apprentissage automatique.
- Maîtrise de SQL, Python et d’au moins un langage de programmation supplémentaire (p. ex. Java, Scala, JavaScript, TypeScript). Maîtrise des bibliothèques et des cadres d’AA de pointe tels que scikit-learn, TensorFlow et PyTorch.
- Plus de 2 ans d’expérience dans les services infonuagiques liés à l’apprentissage automatique (p. ex. SageMaker).
- Maîtrise du français et de l'anglais si vous êtes basé à Montréal
PREFERRED QUALIFICATIONS
- Expérience dans un rôle axé sur le client, idéalement dans le domaine du conseil, de la direction d’engagements techniques et de la traduction d’exigences commerciales en solutions de données évolutives. Influence démontrée sur la prise de décision de la haute direction (directeurs, cadres supérieurs et vice-présidents).
- Expérience dans la création de pipelines d’AA en suivant les meilleures pratiques en matière de MLOps, notamment : prétraitement des données, hébergement de modèles, sélection de caractéristiques, réglage d’hyperparamètres, entraînement distribué, entraînement de processeurs graphiques, déploiement, surveillance et réentraînement.
- Expérience de la création d’applications à l’aide d’outils et de technologies d’IA générative (LLM, bases de données vectorielles, orchestrateurs tels que LangChain, ingénierie de requête).
- Expérience des cadres distribués (p. ex. Spark, Hadoop, Kafka, Presto, Flink, S3, HDFS, BD) et compréhension de JVM ou des environnements d’exécution similaires.
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The base salary for this position ranges from $126,000/year up to $210,400/year. Salary is based on a number of factors and may vary depending on job-related knowledge, skills, and experience. Amazon is a total compensation company. Dependent on the position offered, equity, sign-on payments, and other forms of compensation may be provided as part of a total compensation package, in addition to a full range of medical, financial, and/or other benefits.
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