About the role
Construis la plateforme qui transforme l’expérimentation en apprentissage automatique en confiance pour la mise en production.
Comment aider les équipes en apprentissage automatique à innover plus rapidement sans compromettre la confiance? En développant la plateforme qui leur permet d’expérimenter, de valider et de déployer leurs modèles en toute confiance. Au sein de notre équipe d’expérimentation en apprentissage automatique et de validation des modèles, tu concevras les outils et l’infrastructure qui accélèrent l’innovation tout en garantissant une validation rigoureuse avant la mise en production.
À l’intersection du développement dorsal, de l’infonuagique et de l’apprentissage automatique, tu développeras des services et des outils qui rendent l’expérimentation reproductible, la validation fiable et le déploiement des modèles fluide. Au sein d’une équipe expérimentée, tu contribueras directement à réduire l’écart entre l’expérimentation et la production grâce à des solutions concrètes qui ont un impact à l’échelle de Coveo.
En tant que développeur.euse d'applications sénior, plateforme d'apprentissage automatique, tu vas : Concevoir, développer et faire évoluer des services dorsaux ainsi que des outils soutenant l'ensemble du cycle de développement des solutions d'apprentissage automatique. Développer des solutions infonuagiques et des mécanismes d'automatisation en utilisant Python, Amazon Web Services (AWS), Terraform et des pratiques d'intégration continue et de livraison continue (CI/CD). Collaborer directement avec les développeurs.euses et scientifiques en apprentissage automatique afin de comprendre leurs méthodes de travail, repérer les irritants et proposer des améliorations à forte valeur ajoutée. Intégrer et faire évoluer des outils modernes d'apprentissage automatique, notamment des plateformes comme SageMaker Studio, afin d'améliorer continuellement l'expérience des utilisateurs internes. Prendre des décisions techniques éclairées en conciliant qualité logicielle, besoins des utilisateurs et objectifs du produit. Participer activement au développement de l'équipe en partageant tes connaissances et en favorisant une culture d'amélioration continue.
Concrètement, voici ce qui te qualifie pour le rôle
Minimum 5 ans d'expérience en développement avec Python ainsi qu'une solide expérience des solutions infonuagiques reposant sur Amazon Web Services (AWS). Expérience du développement ou de l'évolution d'une plateforme d'apprentissage automatique, d'outils MLOps ou d'infrastructures soutenant les flux de travail liés à l'apprentissage automatique. Bonne maîtrise de l'infrastructure sous forme de code avec Terraform ainsi que des pratiques modernes d'intégration continue et de livraison continue (CI/CD). Grande autonomie, excellentes aptitudes en communication et capacité démontrée à collaborer avec des utilisateurs techniques afin de prendre des décisions pragmatiques.
Ce qui te permettra de te démarquer
Expérience avec SageMaker Studio ou des plateformes comparables dédiées à l'apprentissage automatique. Connaissance du langage Java ou expérience dans un environnement utilisant plusieurs langages de programmation. Expérience antérieure comme développeur ou scientifique en apprentissage automatique souhaitant bâtir des plateformes et des outils. Forte sensibilité produit et intérêt marqué pour l'amélioration de l'expérience utilisateur grâce à des solutions techniques réfléchies.
Tu penses que tu as ce qu'il faut pour faire de ce rôle une réalité? Envoie-nous ta candidature, on veut en apprendre plus sur toi!
Joins la Coveolife!
Nous encourageons toutes les candidatures qualifiées, indépendamment de l’âge, du sexe, du handicap, des écarts de parcours, ou de l’origine. Cette description de poste a été rédigée par des humains, assistés par l'IA. Nous pourrions avoir recours à la technologie dans notre processus de recrutement pour nous aider à voir la personne derrière le CV.
Coveo s’engage à offrir des pratiques d’emploi accessibles. Si vous avez besoin de mesures d’adaptation en raison d’un handicap à tout moment du processus de recrutement, veuillez contacter HR@Coveo.com pour en discuter.
Build the platform that turns machine learning experimentation into production-ready confidence.
How do you help machine learning teams innovate faster without compromising trust? By building the platform that enables them to experiment, validate, and deploy models with confidence. As part of our Machine Learning Experimentation & Model Validation team, you'll design the tools and infrastructure that accelerate innovation while ensuring rigorous validation before production deployment.
At the intersection of backend development, cloud infrastructure, and machine learning, you'll build services and tooling that make experimentation reproducible, validation reliable, and model deployment seamless. Working alongside an experienced team, you'll help bridge the gap between experimentation and production by delivering practical solutions that drive impact across Coveo.
As one of our Senior Backend Software Developers, ML Platform, you will
Design, build, and evolve backend services and tooling that support the entire machine learning development lifecycle. Develop cloud-native infrastructure and automation using Python, Amazon Web Services (AWS), Terraform, and continuous integration and continuous delivery (CI/CD) practices. Partner directly with machine learning engineers and data scientists to understand their workflows, identify friction points, and deliver impactful improvements. Integrate and maintain modern machine learning tooling, including systems such as SageMaker Studio and MLflow, while continuously improving the platform's developer experience. Balance technical excellence with product thinking by making thoughtful trade-offs that maximize value for internal users. Contribute to a collaborative engineering culture by sharing knowledge, providing technical leadership, and driving continuous improvement across the team.
Here is what will qualify you for the role
5+ years of experience building backend applications in Python, along with strong experience developing cloud-native solutions using Amazon Web Services (AWS). Experience building or maintaining machine learning platforms, MLOps tooling, or infrastructure that supports machine learning workflows. Strong understanding of infrastructure as code using Terraform and modern continuous integration and continuous delivery (CI/CD) practices. Demonstrated ability to work autonomously, communicate effectively with technical stakeholders, and influence decisions through collaboration and pragmatism.
What will make you stand out
Experience integrating or supporting platforms such as SageMaker Studio or similar machine learning tooling. Familiarity with Java or experience working in polyglot engineering environments. Previous experience as a machine learning engineer or data scientist with a passion for building developer tooling. A strong product mindset with a genuine interest in improving user experience through thoughtful engineering decisions.
Do you think you can bring this role to life? Send us your application, we want to hear from you!
Join the Coveolife!
We encourage all qualified candidates to apply regardless of, for example, age, gender, disability, gaps in CV, national or ethnic background.
This job description was written by humans, assisted by AI. We may leverage technology in our hiring process to help us see the person behind the resume.
Coveo is committed to providing accessible employment practices. If you require accommodation due to a disability at any point during the recruitment process, please contact HR@Coveo.com to discuss your needs.
Not the right fit? Search for Back End Developer jobs in Montreal, Quebec, Canada
About Coveo
Coveo powers the digital experiences of the world’s most innovative brands serving millions of people and billions of interactions across every digital experience. After a decade of enriching our market-leading platform with forward-thinking global enterprises, we know what it takes to gain a trusted AI-experience advantage.
We strongly believe that the future is business-to-person, that experience is today’s competitive front line, a make or break for every business.
For enterprises to achieve this AI-experience advantage at scale, it is imperative to have an Enterprise Spinal and composable ability to deliver AI semantic search and generative experiences at each customer and employee interaction.
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Comment aider les équipes en apprentissage automatique à innover plus rapidement sans compromettre la confiance? En développant la plateforme qui leur permet d’expérimenter, de valider et de déployer leurs modèles en toute confiance. Au sein de notre équipe d’expérimentation en apprentissage automatique et de validation des modèles, tu concevras les outils et l’infrastructure qui accélèrent l’innovation tout en garantissant une validation rigoureuse avant la mise en production.
À l’intersection du développement dorsal, de l’infonuagique et de l’apprentissage automatique, tu développeras des services et des outils qui rendent l’expérimentation reproductible, la validation fiable et le déploiement des modèles fluide. Au sein d’une équipe expérimentée, tu contribueras directement à réduire l’écart entre l’expérimentation et la production grâce à des solutions concrètes qui ont un impact à l’échelle de Coveo.
En tant que développeur.euse d'applications sénior, plateforme d'apprentissage automatique, tu vas : Concevoir, développer et faire évoluer des services dorsaux ainsi que des outils soutenant l'ensemble du cycle de développement des solutions d'apprentissage automatique. Développer des solutions infonuagiques et des mécanismes d'automatisation en utilisant Python, Amazon Web Services (AWS), Terraform et des pratiques d'intégration continue et de livraison continue (CI/CD). Collaborer directement avec les développeurs.euses et scientifiques en apprentissage automatique afin de comprendre leurs méthodes de travail, repérer les irritants et proposer des améliorations à forte valeur ajoutée. Intégrer et faire évoluer des outils modernes d'apprentissage automatique, notamment des plateformes comme SageMaker Studio, afin d'améliorer continuellement l'expérience des utilisateurs internes. Prendre des décisions techniques éclairées en conciliant qualité logicielle, besoins des utilisateurs et objectifs du produit. Participer activement au développement de l'équipe en partageant tes connaissances et en favorisant une culture d'amélioration continue.
Concrètement, voici ce qui te qualifie pour le rôle
Minimum 5 ans d'expérience en développement avec Python ainsi qu'une solide expérience des solutions infonuagiques reposant sur Amazon Web Services (AWS). Expérience du développement ou de l'évolution d'une plateforme d'apprentissage automatique, d'outils MLOps ou d'infrastructures soutenant les flux de travail liés à l'apprentissage automatique. Bonne maîtrise de l'infrastructure sous forme de code avec Terraform ainsi que des pratiques modernes d'intégration continue et de livraison continue (CI/CD). Grande autonomie, excellentes aptitudes en communication et capacité démontrée à collaborer avec des utilisateurs techniques afin de prendre des décisions pragmatiques.
Ce qui te permettra de te démarquer
Expérience avec SageMaker Studio ou des plateformes comparables dédiées à l'apprentissage automatique. Connaissance du langage Java ou expérience dans un environnement utilisant plusieurs langages de programmation. Expérience antérieure comme développeur ou scientifique en apprentissage automatique souhaitant bâtir des plateformes et des outils. Forte sensibilité produit et intérêt marqué pour l'amélioration de l'expérience utilisateur grâce à des solutions techniques réfléchies.
Tu penses que tu as ce qu'il faut pour faire de ce rôle une réalité? Envoie-nous ta candidature, on veut en apprendre plus sur toi!
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Coveo s’engage à offrir des pratiques d’emploi accessibles. Si vous avez besoin de mesures d’adaptation en raison d’un handicap à tout moment du processus de recrutement, veuillez contacter HR@Coveo.com pour en discuter.
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How do you help machine learning teams innovate faster without compromising trust? By building the platform that enables them to experiment, validate, and deploy models with confidence. As part of our Machine Learning Experimentation & Model Validation team, you'll design the tools and infrastructure that accelerate innovation while ensuring rigorous validation before production deployment.
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5+ years of experience building backend applications in Python, along with strong experience developing cloud-native solutions using Amazon Web Services (AWS). Experience building or maintaining machine learning platforms, MLOps tooling, or infrastructure that supports machine learning workflows. Strong understanding of infrastructure as code using Terraform and modern continuous integration and continuous delivery (CI/CD) practices. Demonstrated ability to work autonomously, communicate effectively with technical stakeholders, and influence decisions through collaboration and pragmatism.
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Experience integrating or supporting platforms such as SageMaker Studio or similar machine learning tooling. Familiarity with Java or experience working in polyglot engineering environments. Previous experience as a machine learning engineer or data scientist with a passion for building developer tooling. A strong product mindset with a genuine interest in improving user experience through thoughtful engineering decisions.
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