Amazon Delivery Service Partner Jobs in Alberta (NOW HIRING)

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 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.
L’organisation Professional Services d’AWS est une équipe mondiale d’experts qui aide les clients à atteindre les résultats métiers souhaités grâce à l’utilisation du cloud AWS. Nous collaborons avec les équipes des clients et le réseau de partenaires AWS (APN) pour mener à bien des initiatives de cloud computing à l’échelle de l’entreprise. Notre équipe propose un ensemble d’offres permettant aux clients d’atteindre des objectifs précis liés à l’adoption du cloud en entreprise. Nous délivrons également des conseils spécialisés à travers nos pratiques globales, qui couvrent une grande variété de solutions, de technologies et de secteurs d’activité
Are you excited about building software solutions around large, complex Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI) systems? Want to help the largest global enterprises derive business value through the adoption and automation of Generative AI (GenAI)? Excited by using massive amounts of disparate data to develop AI/ML models? Eager to learn to apply AI/ML to a diverse array of enterprise use? Thrilled to be a key part of Amazon, who has been investing in Machine Learning for decades - pioneering and shaping the world’s AI technology?
The Amazon Web Services Professional Services (ProServe) team is seeking a skilled ML Engineer to join our team as a Delivery Consultant at Amazon Web Services (AWS). In this role, you\'ll work closely with customers to design, implement, and manage AWS AI/ML and GenAI solutions that meet their technical requirements and business objectives. You\'ll be a key player in driving customer success through their cloud journey, providing technical expertise and best practices throughout the ML project lifecycle.
Possessing a deep understanding of AWS products and services, as a Delivery Consultant you will be proficient in architecting complex, scalable, and secure AI/ML and GenAI solutions tailored to meet the specific needs of each customer. You’ll work closely with stakeholders to gather requirements, assess current infrastructure, and propose effective migration strategies to AWS. As trusted advisors to our customers, providing guidance on industry trends, emerging technologies, and innovative solutions, you will be responsible for leading the implementation process, ensuring adherence to best practices, optimizing performance, and managing risks throughout the project.
The AWS Professional Services organization is a global team of experts that help customers realize their desired business outcomes when using the AWS Cloud. We work together with customer teams and the AWS Partner Network (APN) to execute enterprise cloud computing initiatives. Our team provides assistance through a collection of offerings which help customers achieve specific outcomes related to enterprise cloud adoption. We also deliver focused guidance through our global specialty practices, which cover a variety of solutions, technologies, and industries.
Key job responsibilities
En tant que professionnel(le) expérimenté(e) des technologies, vous serez responsable des missions suivantes :

• 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.
• Conception et implémentation de pipelines d\'apprentissage automatique prenant en charge des charges de travail ML haute performance, fiables, évolutives et sécurisées.
• Architecture de solutions ML évolutives et d\'opérations ML (MLOps) via les services AWS, en utilisant des solutions GenIA lorsque pertinent.
• Collaboration avec des équipes transverses (Science appliquée, DevOps, Ingénierie des données, Infrastructure cloud, Applications) pour préparer, analyser et opérationnaliser données et modèles IA/AA.
• Conseil stratégique aux clients sur les architectures cloud et solutions IA/AA/GenIA en tant qu\'expert de confiance.
• Partage des connaissances et bonnes pratiques au sein de l\'organisation via mentorat, formations, publications et création d\'artefacts réutilisables.
• 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.
As an experienced technology professional, you will be responsible for:

• Implementing end-to-end AI/ML and GenAI projects, from understanding business needs to data preparation, model development, deployment and monitoring.
• Designing and implementing machine learning pipelines that support high-performance, reliable, scalable, and secure ML workloads.
• Designing scalable ML solutions and operations (MLOps) using AWS services and leveraging GenAI solutions when applicable.
• Collaborating with cross-functional teams (Applied Science, DevOps, Data Engineering, Cloud Infrastructure, Applications) to prepare, analyze, and operationalize data and AI/ML models.
• Serving as a trusted advisor to customers on AI/ML and GenAI solutions and cloud architectures
• Sharing knowledge and best practices within the organization through mentoring, training, publication, and creating reusable artifacts.
• Ensuring solutions meet industry standards and supporting customers in advancing their AI/ML, GenAI, and cloud adoption strategies.

This is a customer-facing role with potential travel to customer sites as needed.
About The Team

• AWS Global Services regroupe des experts issus de l’ensemble d’AWS qui aident nos clients à concevoir, construire, exploiter et sécuriser leurs environnements cloud. Les clients innovent avec AWS Professional Services, développent leurs compétences grâce à AWS Training and Certification, optimisent avec AWS Support et Managed Services, et atteignent leurs objectifs avec AWS Security Assurance Services. Notre expertise et nos technologies émergentes incluent les partenaires AWS, AWS Sovereign Cloud, AWS International Product et le Generative AI Innovation Center. Vous rejoindrez une équipe diversifiée d’experts techniques présents dans des dizaines de pays, qui accompagnent les clients pour réaliser davantage grâce au cloud AWS.
• Expériences Diversifiées
  AWS valorise la diversité des expériences. Même si vous ne répondez pas à toutes les qualifications et compétences souhaitées listées dans l’offre ci-dessous, nous encourageons les candidat(e)s à postuler. Que votre carrière débute à peine, qu’elle n’ait pas suivi un parcours traditionnel ou qu’elle inclue des expériences alternatives, ne laissez pas cela vous empêcher de postuler.
• Pourquoi AWS ? Amazon Web Services (AWS) est la plateforme cloud la plus complète et la plus largement adoptée au monde. Nous avons été pionniers dans l’informatique en nuage et n’avons jamais cessé d’innover - c’est pourquoi des clients, des startups les plus performantes aux entreprises du Global 500, font confiance à notre large gamme de produits et services pour propulser leurs activités.
• Culture d’équipe inclusive – Chez AWS, apprendre et faire preuve de curiosité fait partie de notre ADN. Nos groupes d’affinité dirigés par les employé(e)s favorisent une culture d’inclusion qui nous permet d’être fier(e)s de nos différences. Des événements et des expériences d’apprentissage réguliers, comme nos conférences « Conversations sur la race et l’ethnicité » (CORE) et AmazeCon (diversité de genre), nous inspirent à toujours célébrer ce qui nous rend uniques.
• Mentorat et développement de carrière – Nous relevons continuellement nos exigences de performance dans notre ambition de devenir le meilleur employeur au monde. C’est pourquoi vous trouverez ici d’innombrables ressources de partage de connaissances, de mentorat et d’accompagnement pour vous aider à évoluer professionnellement.
• Équilibre vie professionnelle/vie personnelle – Nous accordons de l’importance à l’harmonie entre vie professionnelle et vie personnelle. Réussir au travail ne devrait jamais se faire au détriment de sacrifices à la maison, c’est pourquoi nous recherchons la flexibilité dans notre culture de travail. Lorsque nous nous sentons soutenus au travail comme à la maison, rien n’est impossible dans le cloud.

Basic Qualifications
Basic Qualifications

• Experience implementing AWS services in a variety of distributed computing environments
• 5+ years of experience in cloud architecture and implementation
• 5+ years of experience in data or software or machine learning engineering, with a strong understanding of distributed computing. (e.g. data pipelines, distributed training and inference, ML infrastructure design).
• 3+ years developing platforms for predictive modeling, natural language processing, and deep learning, with a proven track record of building, hosting and deploying machine learning models on cloud services. (e.g., Amazon SageMaker or similar cloud services)
• 3+ years in developing with SQL, Python, and at least one additional programming language (e.g., Java, Scala, JavaScript, TypeScript). Proficient with industry leading ML libraries and frameworks such as TensorFlow, PyTorch.
• Due to the nature of the role that requires interaction with other Amazon entities globally and with Amazon employees and stakeholders in other provinces in Canada, bilingualism French and English is required for this position if the candidate is located in Quebec.
• //////////////////////////
• Expérience dans la mise en œuvre des services AWS dans divers environnements informatiques distribués.
• Plus de 5 ans d'expérience en architecture et implémentation de solutions cloud.
• Plus de 5 ans d'expérience en génie des données, des logiciels ou de l'apprentissage machine, avec une solide compréhension de l'informatique distribuée (p. ex. pipelines de données, entraînement et inférence distribués, conception d'infrastructures d'apprentissage automatique).
• Plus de 3 ans d'expérience dans le développement de plateformes de modélisation prédictive, de traitement automatique du langage naturel et d'apprentissage profond, avec une expérience avérée de la création, de l'hébergement et du déploiement de modèles d'apprentissage automatique sur des services infonuagiques (p. ex. Amazon SageMaker ou services infonuagiques similaires).
• Plus de 3 ans d'expérience en développement avec SQL, Python et au moins un autre langage de programmation (p. ex. Java, Scala, JavaScript, TypeScript). Maîtrise des principales bibliothèques et cadres d'apprentissage machine tels que TensorFlow et PyTorch.
• En raison de la nature du poste, qui exige des interactions avec d'autres entités Amazon à l'échelle mondiale et avec les employés et les parties prenantes d'Amazon dans d\'autres provinces canadiennes, le bilinguisme français-anglais est requis pour ce poste si le candidat réside au Québec.

Preferred Qualifications
Preferred Qualifications

• 5+ years of IT implementation experience
• Experience and technical expertise (design and implementation) in cloud computing technologies
• Experience leading the design, development and deployment of business software at scale or recent hands-on technology infrastructure, network, compute, storage, and virtualization experience
• AWS experience preferred, with proficiency in a wide range of AWS services (e.g., SageMaker, Bedrock, EC2, ECS, EKS, OpenSearch, Step Functions, VPC, CloudFormation)
• AWS Professional level certifications (e.g., Solutions Architect Professional, DevOps Engineer Professional) preferred
• Experience with automation and scripting (e.g., Terraform, Python)
• Knowledge of common security and compliance standards (e.g., HIPAA, GDPR)
• Strong communication skills with the ability to explain technical concepts to both technical and non-technical audiences
• Experience building ML pipelines with best MLOps practices, including: data preprocessing, model hosting, feature selection, hyperparameter tuning, distributed training, GPU training, deployment, monitoring, and retraining.
• Experience with MLOps tools (e.g., MLFlow, Kubeflow) and orchestration tools (e.g., Airflow, AWS Step Functions). Experience building application