DESCRIPTION

Êtes-vous enthousiaste à l’idée de créer des solutions logicielles autour de grands systèmes complexes d’apprentissage automatique (AA) et d’intelligence artificielle (IA) ? Souhaitez-vous aider les plus grandes entreprises mondiales à tirer une valeur commerciale de l’adoption et de l’automatisation de l’IA générative (GenIA) ? Êtes-vous motivé à utiliser d’énormes volumes de données hétérogènes pour développer des modèles d’IA/AA ? Avez-vous envie d’apprendre à appliquer l’IA/AA à une grande diversité de cas d’usage en entreprise ? Êtes-vous enthousiaste à l’idée de jouer un rôle clé chez Amazon, une entreprise qui investit dans l’apprentissage automatique depuis des décennies et qui façonne la technologie mondiale de l’IA ?

L’équipe Professional Services (ProServe) d’Amazon Web Services recherche un(e) ingénieur(e) en apprentissage automatique (ML Engineer) talentueux(se) pour rejoindre notre équipe en tant que Consultant(e) Delivery chez Amazon Web Services (AWS). Dans ce rôle, vous travaillerez en étroite collaboration avec les clients pour concevoir, mettre en œuvre et gérer des solutions d’IA/AA et de GenIA sur AWS, répondant à leurs exigences techniques et à leurs objectifs métiers. Vous serez un acteur clé de la réussite des clients dans leur parcours vers le cloud, en leur apportant une expertise technique et les meilleures pratiques tout au long du cycle de vie des projets d’AA.

Doté(e) d’une connaissance approfondie des produits et services AWS, en tant que Consultant(e) Delivery, vous serez capable d’architecturer des solutions d’IA/AA et de GenIA complexes, évolutives et sécurisées, adaptées aux besoins spécifiques de chaque client. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les parties prenantes pour recueillir les besoins, évaluer l’infrastructure existante et proposer des stratégies de migration efficaces vers AWS. En tant que conseiller(ère) de confiance auprès de nos clients, vous fournirez des recommandations sur les tendances du secteur, les technologies émergentes et les solutions innovantes. Vous serez responsable de la conduite du processus de mise en œuvre, en veillant au respect des meilleures pratiques, à l’optimisation des performances et à la gestion des risques tout au long du projet.

Key job responsibilities

En tant que professionnel(le) expérimenté(e) des technologies, vous serez responsable des missions suivantes :

1. Mise en œuvre de projets IA/AA et GenIA de bout en bout : comprendre les besoins métiers, préparer les données, développer des modèles, déployer et surveiller les solutions.

2. Conception et implémentation de pipelines d'apprentissage automatique prenant en charge des charges de travail ML haute performance, fiables, évolutives et sécurisées.

3. Architecture de solutions ML évolutives et d'opérations ML (MLOps) via les services AWS, en utilisant des solutions GenIA lorsque pertinent.

4. Collaboration avec des équipes transverses (Science appliquée, DevOps, Ingénierie des données, Infrastructure cloud, Applications) pour préparer, analyser et opérationnaliser données et modèles IA/AA.

5. Conseil stratégique aux clients sur les architectures cloud et solutions IA/AA/GenIA en tant qu'expert de confiance.

6. Partage des connaissances et bonnes pratiques au sein de l'organisation via mentorat, formations, publications et création d'artefacts réutilisables.

7. Garantie de conformité aux normes de l'industrie et accompagnement des clients dans l'avancement de leurs stratégies IA/AA, GenIA et cloud.

Ce rôle implique un contact direct avec les clients et peut nécessiter des déplacements occasionnels sur leurs sites selon les besoins.

BASIC QUALIFICATIONS

• Plus de 5 ans d’expérience en architecture et mise en œuvre de solutions cloud
• Plus de 5 ans d’expérience en ingénierie des données, du logiciel ou de l’apprentissage automatique, avec une solide compréhension du calcul distribué (par exemple, pipelines de données, entraînement et inférence distribués, conception d’infrastructures ML)
• Plus de 3 ans d’expérience dans le développement de plateformes pour la modélisation prédictive, le traitement du langage naturel et l’apprentissage profond, avec un historique avéré de création, d’hébergement et de déploiement de modèles d’apprentissage automatique sur des services cloud (par exemple, Amazon SageMaker ou services cloud similaires)
• Plus de 3 ans d’expérience en développement avec SQL, Python, et au moins un autre langage de programmation (par exemple, Java, Scala, JavaScript, TypeScript). Maîtrise des principales bibliothèques et frameworks ML du secteur, tels que TensorFlow, PyTorch.
• Maîtrise du français et de l’anglais requise si le poste est situé au Québec

PREFERRED QUALIFICATIONS

• Expérience AWS souhaitée, avec une maîtrise d’un large éventail de services AWS (par exemple : SageMaker, Bedrock, EC2, ECS, EKS, OpenSearch, Step Functions, VPC, CloudFormation)
• Certifications AWS de niveau professionnel (par exemple : Solutions Architect Professional, DevOps Engineer Professional) souhaitées
• Expérience en automatisation et en scripting (par exemple : Terraform, Python)
• Connaissance des normes courantes de sécurité et de conformité (par exemple : HIPAA, RGPD)
• Excellentes compétences en communication, avec la capacité d’expliquer des concepts techniques à des publics techniques et non techniques
• Expérience dans la création de pipelines ML selon les meilleures pratiques MLOps, incluant : prétraitement des données, hébergement de modèles, sélection de caractéristiques, optimisation des hyperparamètres, entraînement distribué, entraînement sur GPU, déploiement, surveillance et réentraînement.