Deep Learning Engineer Jobs in Quebec (NOW HIRING)

Job Description:

Nous recherchons un praticien chevronne en IA, possedant une solide experience pratique dans le passage de solutions d'intelligence artificielle du stade de preuve de concept a des deploiements robustes en production. Ce poste n'est pas un role de gestion d'equipe. Il s'agit d'un role senior de contributeur individuel axe sur l'ingenierie pragmatique en IA, la mise en production et l'excellence operationnelle.

Le candidat ideal possede une vaste experience pratique dans l'exploitation de systemes d'IA en environnement reel de production, incluant les defis lies a la montee en charge, la maintenance, la surveillance et l'evolution des modeles dans le temps. Il comprend les compromis entre sophistication et fiabilite et sait reconnaitre quand une approche plus simple et eprouvee est preferable a une solution sur-ingenierisee.

Ce role est integre au Centre d'excellence en IA (CoE) et collabore etroitement avec les equipes produit, logiciel et materiel afin de garantir que les solutions d'IA soient pretes pour la production, evolutives, maintenables et alignees avec la valeur d'affaires.

En tant que Staff AI Developer chez EXFO, vous aurez l'opportunite de travailler sur des initiatives qui font directement progresser l'intelligence et les capacites des appareils et de l'ecosysteme EXFO.

Toutes les initiatives mettent l'accent sur la mise en production, la maintenabilite a long terme et l'impact reel, plutot que sur la nouveaute experimentale. Exemples :

• Developper et deployer des modeles d'IA de pointe sur les instruments et appareils EXFO afin d'ameliorer, automatiser et, dans certains cas, reinventer leurs processus operationnels.
• Generer de l'intelligence a travers l'ecosysteme connecte en analysant les donnees des appareils, les comportements utilisateurs et les contextes operationnels, afin de decouvrir des relations cachees et des causes profondes dans des jeux de donnees a grande echelle.
• Exploiter des techniques avancees d'analyse et de prevision pour reveler des insights et anticiper les tendances influencant les decisions produits.
• Reinjecter automatiquement les insights intelligents dans les appareils pour ameliorer continuellement leurs performances et la productivite des utilisateurs.
• Faconner l'avenir de l'IA agentique chez EXFO en concevant des agents intelligents specialises.

Ces initiatives visent a offrir des experiences numeriques de bout en bout propulsees par l'IA, integrees de maniere fluide dans les appareils, les flux de travail et les interfaces.

1. Ingenierie IA en production

• Accompagner la transition des initiatives IA vers la production.
• Concevoir, implementer et maintenir des systemes IA (edge, cloud, hybride).
• Definir les bonnes pratiques (deploiement, versioning, monitoring, cycle de vie).
• Assurer la fiabilite, performance, scalabilite et maintenabilite.

2. Leadership technique pragmatique (sans gestion directe)

• Apporter un jugement technique solide sur l'architecture et les modeles.
• Guider le niveau de sophistication des solutions.
• Challenger les approches trop complexes.
• Eviter les pieges frequents (data drift, pipelines fragiles, surapprentissage, etc.).

3. MLOps & industrialisation

• Mettre en place des pratiques MLOps (CI/CD, tests, monitoring, rollback).
• Assurer la reproductibilite et la tracabilite.
• Definir des metriques de performance.
• Collaborer avec les equipes DevSecOps pour des deploiements securises.

4. Collaboration interfonctionnelle

• Travailler avec les equipes logiciel, materiel et produit.
• Contribuer aux decisions d'architecture.
• Traduire les besoins d'affaires en solutions IA concretes.

5. Coaching et montee en competence

• Mentorer les ingenieurs IA et data scientists.
• Elever la maturite du CoE.
• Partager les apprentissages issus de l'experience terrain.

• 8+ ans en IA/ML, dont 3-5 ans en production.
• Experience demontree du PoC a la production.
• Experience en deploiement sur :
  • Edge / embarque
  • Cloud
  • Hybride
• Gestion du cycle de vie des modeles.
• Solide base en developpement logiciel (Python / GoLang).
• CI/CD, Docker, Kubernetes, infrastructure as code.
• Outils MLOps (MLflow, Kubeflow, SageMaker, etc.).

• Bases solides en ML (supervise, non supervise, deep learning).
• Capacite a choisir entre deep learning et approches classiques.
• Optimisation pour environnements contraints.
• Maitrise des pipelines de donnees et de la qualite des donnees.
• Comprehension des compromis performance / robustesse / explicabilite.

• Approche pragmatique orientee business.
• Esprit collaboratif.
• Capacite a challenger de facon constructive.
• Forte responsabilisation.
• Influence sans autorite formelle.
• Communication claire.
• Resilience face a l'ambiguite.
• Priorisation de la simplicite et de la fiabilite.

• Deploiement plus rapide des modeles avec moins d'incidents.
• Reduction du sur-ingenierie.
• Adoption claire des standards MLOps.
• Systemes IA fiables et maintenables.
• Decisions plus disciplinees en conception IA.

• Role senior, contributeur individuel.
• Membre cle du CoE IA.
• Aucun rapport direct.
• Rattache a l'organisation du CTO.

• Experience en industrie, telecom, embarque ou hardware.
• Experience en environnements reglementes ou critiques.
• Optimisation de modeles sur edge.

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