Ingénieur(e) principal(e) en systèmes d’IA | Senior AI Systems Engineer
Top Benefits
About the role
À qui s’adresse ce rôle
Ici, votre travail a un impact réel : vous allez concevoir, construire et faire évoluer des produits IA utilisés quotidiennement par des milliers d’entreprises. Vous avancerez vite, relèverez des défis techniques complexes et explorerez les limites de ce que l’IA multi-agents et multimodale peut accomplir — et chaque changement livré sera validé par des évaluations rigoureuses, pas à l’instinct.
Ce que vous ferez
Concevoir et développer des systèmes LLM multi-agents coordonnant outils, mémoire et sorties structurées — y compris des agents qui récupèrent, analysent et exploitent des données de sources multiples (CRM, inventaire, conversations). Pratiquer le développement piloté par les évaluations : construire des suites d’évaluation (benchmarks hors ligne, LLM-juge, seuils de régression) ainsi que l’observabilité et le traçage nécessaires pour livrer les changements de prompts et de modèles en toute confiance. Développer et intégrer des serveurs et outils Model Context Protocol (MCP) reliant les agents aux systèmes d’affaires réels. Créer des agents vocaux en temps réel (modèles speech-to-speech, intégration téléphonique) en complément des agents de messagerie texte. Déployer des workflows IA sur une infrastructure cloud évolutive (AWS, MongoDB, etc.). Optimiser le routage des modèles, les coûts et la latence entre plusieurs fournisseurs. Livrer et itérer des fonctionnalités complètes en Python et TypeScript/JavaScript.
Profil recherché
3 ans+ d’expérience en développement logiciel en production (backend privilégié). Solide maîtrise de Python et TypeScript/JavaScript. Bonne expérience avec MongoDB (ou bases de données comparables), AWS et architectures cloud modernes. Une approche pilotée par les évaluations : vous mesurez vos changements IA sur des données réelles avant de les livrer.
Expérience pratique avec au moins un des éléments suivants
Agents LLM coordonnant plusieurs appels de modèles et outils Pipelines d’évaluation (LLM-juge, seuils de régression) sur des données réelles Systèmes de récupération agentique (recherche hybride, reranking) Atouts Expérience avec le Model Context Protocol (MCP), les SDK d’agents (Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK, LangGraph) ou des harnais d’agents sur mesure. Expertise en context engineering, sorties structurées et orchestration d’outils IA. Expérience avec les garde-fous IA : résistance à l’injection de prompt et protection des renseignements personnels. Expérience dans le déploiement et l’amélioration d’un produit réel basé sur les retours utilisateurs.
Pourquoi rejoindre Matador
Impact concret : vos solutions IA sont utilisées par de vraies entreprises. Innovation rapide : équipe agile, apprentissage continu et projets concrets. Flexibilité : mode hybride depuis notre bureau de Laval (Grand Montréal), au sein d’une équipe collaborative et diversifiée. Transformer l’industrie : contribuer à l’évolution de l’IA dans un secteur dynamique. Rémunération : Salaire concurrentiel, assurance collective, prestation de bien-être, épargne-retraite et service de navette depuis les stations de métro Côte-Vertu et Montmorency.
110 000 $ à 130 000 $ par année, selon l'expérience.
Senior AI Systems Engineer
Location: Laval - Hybrid | Type: Full-time | Industry: Automotive About Matador At Matador, we’re transforming how the automotive world connects and operates. We build cutting-edge AI solutions that power real businesses and shape the future of the automotive industry. If you thrive at the intersection of robust backend systems and practical AI applications, you’ll feel right at home with us in the Greater Montreal area.
Who We’re Looking For
This isn’t theoretical work — you’ll design, build, and scale AI-powered products that thousands of businesses rely on every day. You’ll move fast, tackle complex problems, and push the boundaries of what’s possible with multi-agent, multimodal AI systems — and every change you ship will be backed by rigorous evals, not vibes.
What You’ll Do
Design and build multi-agent LLM systems that coordinate tools, memory, and structured outputs — including agents that retrieve, reason over, and act on data from multiple sources (CRM, inventory, conversations). Drive eval-driven development: build eval suites (offline benchmarks, LLM-as-judge, regression gates) and the observability and tracing needed to ship prompt and model changes with confidence. Build and integrate Model Context Protocol (MCP) servers and tools that connect agents to real business systems. Build realtime voice agents (speech-to-speech models, telephony integration) alongside text-based messaging agents. Deploy AI workflows into scalable cloud infrastructure (AWS, MongoDB, etc.). Optimize model routing, cost, and latency across multiple model providers. Ship and iterate on features end-to-end using Python and TypeScript/JavaScript.
What Makes You a Great Fit
3+ years of production-grade software engineering experience (backend focus preferred). Strong Python and TypeScript/JavaScript skills. Solid experience with MongoDB (or comparable databases), AWS, and modern cloud architecture. An eval-driven mindset: you measure AI changes against real-world data before shipping them.
Hands-on experience with at least one of
Built LLM agents that coordinate multiple model calls and tools. Built eval pipelines (LLM-as-judge, regression gates) for LLM outputs on real-world datasets. Built agentic retrieval systems (hybrid search, reranking, retrieval that feeds agent context).
Bonus Points
Experience with the Model Context Protocol (MCP), agent SDKs (Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK, LangGraph), or custom agent harnesses. Deep knowledge of context engineering, structured outputs, and tool orchestration with LLMs. Experience with AI guardrails: prompt-injection resistance and PII handling in customer-facing systems. You’ve shipped a real product and improved it through user feedback. Why Matador ? Impactful work: Build AI products used by real businesses, not just experiments. Fast innovation: Ship quickly, learn fast, and stay ahead of the curve. Flexible work: Hybrid from our Laval office (Greater Montreal), with a collaborative, diverse team. Shape the industry: Bring AI’s best ideas to one of the world’s most dynamic sectors. Compensation: Competitive salary, group insurance, wellness benefit, retirement savings, and shuttle service from Côte-Vertu and Montmorency metro stations.
$110,000–$130,000 per year, based on experience.
About Matador
When you partner with Matador, you let texting do the heaving lifting so you can focus on selling more vehicles.
Whether it’s helping your dealership save time on outreach efforts, reach more prospects, or make more sales, we do it all from a powerful SMS messaging platform. Complete the circle with Matador!
Check out our range of customizable solutions, purpose-built to fit the needs of your dealership.
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Ingénieur(e) principal(e) en systèmes d’IA | Senior AI Systems Engineer
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Ici, votre travail a un impact réel : vous allez concevoir, construire et faire évoluer des produits IA utilisés quotidiennement par des milliers d’entreprises. Vous avancerez vite, relèverez des défis techniques complexes et explorerez les limites de ce que l’IA multi-agents et multimodale peut accomplir — et chaque changement livré sera validé par des évaluations rigoureuses, pas à l’instinct.
Ce que vous ferez
Concevoir et développer des systèmes LLM multi-agents coordonnant outils, mémoire et sorties structurées — y compris des agents qui récupèrent, analysent et exploitent des données de sources multiples (CRM, inventaire, conversations). Pratiquer le développement piloté par les évaluations : construire des suites d’évaluation (benchmarks hors ligne, LLM-juge, seuils de régression) ainsi que l’observabilité et le traçage nécessaires pour livrer les changements de prompts et de modèles en toute confiance. Développer et intégrer des serveurs et outils Model Context Protocol (MCP) reliant les agents aux systèmes d’affaires réels. Créer des agents vocaux en temps réel (modèles speech-to-speech, intégration téléphonique) en complément des agents de messagerie texte. Déployer des workflows IA sur une infrastructure cloud évolutive (AWS, MongoDB, etc.). Optimiser le routage des modèles, les coûts et la latence entre plusieurs fournisseurs. Livrer et itérer des fonctionnalités complètes en Python et TypeScript/JavaScript.
Profil recherché
3 ans+ d’expérience en développement logiciel en production (backend privilégié). Solide maîtrise de Python et TypeScript/JavaScript. Bonne expérience avec MongoDB (ou bases de données comparables), AWS et architectures cloud modernes. Une approche pilotée par les évaluations : vous mesurez vos changements IA sur des données réelles avant de les livrer.
Expérience pratique avec au moins un des éléments suivants
Agents LLM coordonnant plusieurs appels de modèles et outils Pipelines d’évaluation (LLM-juge, seuils de régression) sur des données réelles Systèmes de récupération agentique (recherche hybride, reranking) Atouts Expérience avec le Model Context Protocol (MCP), les SDK d’agents (Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK, LangGraph) ou des harnais d’agents sur mesure. Expertise en context engineering, sorties structurées et orchestration d’outils IA. Expérience avec les garde-fous IA : résistance à l’injection de prompt et protection des renseignements personnels. Expérience dans le déploiement et l’amélioration d’un produit réel basé sur les retours utilisateurs.
Pourquoi rejoindre Matador
Impact concret : vos solutions IA sont utilisées par de vraies entreprises. Innovation rapide : équipe agile, apprentissage continu et projets concrets. Flexibilité : mode hybride depuis notre bureau de Laval (Grand Montréal), au sein d’une équipe collaborative et diversifiée. Transformer l’industrie : contribuer à l’évolution de l’IA dans un secteur dynamique. Rémunération : Salaire concurrentiel, assurance collective, prestation de bien-être, épargne-retraite et service de navette depuis les stations de métro Côte-Vertu et Montmorency.
110 000 $ à 130 000 $ par année, selon l'expérience.
Senior AI Systems Engineer
Location: Laval - Hybrid | Type: Full-time | Industry: Automotive About Matador At Matador, we’re transforming how the automotive world connects and operates. We build cutting-edge AI solutions that power real businesses and shape the future of the automotive industry. If you thrive at the intersection of robust backend systems and practical AI applications, you’ll feel right at home with us in the Greater Montreal area.
Who We’re Looking For
This isn’t theoretical work — you’ll design, build, and scale AI-powered products that thousands of businesses rely on every day. You’ll move fast, tackle complex problems, and push the boundaries of what’s possible with multi-agent, multimodal AI systems — and every change you ship will be backed by rigorous evals, not vibes.
What You’ll Do
Design and build multi-agent LLM systems that coordinate tools, memory, and structured outputs — including agents that retrieve, reason over, and act on data from multiple sources (CRM, inventory, conversations). Drive eval-driven development: build eval suites (offline benchmarks, LLM-as-judge, regression gates) and the observability and tracing needed to ship prompt and model changes with confidence. Build and integrate Model Context Protocol (MCP) servers and tools that connect agents to real business systems. Build realtime voice agents (speech-to-speech models, telephony integration) alongside text-based messaging agents. Deploy AI workflows into scalable cloud infrastructure (AWS, MongoDB, etc.). Optimize model routing, cost, and latency across multiple model providers. Ship and iterate on features end-to-end using Python and TypeScript/JavaScript.
What Makes You a Great Fit
3+ years of production-grade software engineering experience (backend focus preferred). Strong Python and TypeScript/JavaScript skills. Solid experience with MongoDB (or comparable databases), AWS, and modern cloud architecture. An eval-driven mindset: you measure AI changes against real-world data before shipping them.
Hands-on experience with at least one of
Built LLM agents that coordinate multiple model calls and tools. Built eval pipelines (LLM-as-judge, regression gates) for LLM outputs on real-world datasets. Built agentic retrieval systems (hybrid search, reranking, retrieval that feeds agent context).
Bonus Points
Experience with the Model Context Protocol (MCP), agent SDKs (Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK, LangGraph), or custom agent harnesses. Deep knowledge of context engineering, structured outputs, and tool orchestration with LLMs. Experience with AI guardrails: prompt-injection resistance and PII handling in customer-facing systems. You’ve shipped a real product and improved it through user feedback. Why Matador ? Impactful work: Build AI products used by real businesses, not just experiments. Fast innovation: Ship quickly, learn fast, and stay ahead of the curve. Flexible work: Hybrid from our Laval office (Greater Montreal), with a collaborative, diverse team. Shape the industry: Bring AI’s best ideas to one of the world’s most dynamic sectors. Compensation: Competitive salary, group insurance, wellness benefit, retirement savings, and shuttle service from Côte-Vertu and Montmorency metro stations.
$110,000–$130,000 per year, based on experience.
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