X Ray Technologist Jobs in Quebec (NOW HIRING)

Chez Tetra Tech, l'equipe des Technologies Operationnelles , veille a l'implantation et l'adoption de technologies emergeantes, afin d'optimiser nos processus et developper une nouvelle generation de services et de livrables en ingenierie,  basees sur les technologies actuelles et futures.

Propulsez votre carriere chez Tetra Tech! Chef de file mondial en services de genie-conseil et ingenierie, nous offrons une culture d'entreprise conviviale et inclusive aux membres de notre belle equipe, afin de les aider a s'accomplir.

Chez Tetra Tech, nos gens, c'est notre force : nous comptons plus de 25 000 employe(e)s partout dans le monde, dont plus de 4000 au Canada et 1 300 au Quebec. Nos equipes le disent haut et fort - On choisit Tetra Tech pour :

• L'excellence, l'integrite, la collaboration, la bienveillance et l'innovation;

• Des projets de qualite, empreints de technologies de pointe;

• Des defis techniques stimulants et captivants;

• Des modes de travail reellement flexibles, adaptes a votre realite, parce que la vie fait partie de nos plans;

• Un environnement humain, accueillant et securitaire;

• Un parcours de carriere sur mesure, a la hauteur de vos talents.

Consultez cette video et impregnez-vous de notre culture : Fierement Tetra Tech - YouTube

Venez exploiter votre plein potentiel au sein de notre equipe Technologies operationnelles en tant que developpeur(euse) / concepteur(trice) en intelligence artificielle!

Vous jouerez un role central dans la conception, l'industrialisation et l'integration de solutions d'intelligence artificielle appliquee, incluant des modeles de machine learning, de computer vision, des solutions basees sur les LLM, des agents IA et des automatisations de processus. Vous jouerez un role cle dans la conception, le developpement et le deploiement de solutions innovantes basees sur l'IA afin de batir une capacite IA reutilisable, gouvernee et scalable a l'echelle de l'organisation. Vous contribuerez a qualifier les cas d'usage IA selon la valeur d'affaires, la faisabilite technique, la disponibilite des donnees, les risques, les couts d'industrialisation et les exigences de maintenance.

Bureau :  Grande region de Montreal ou de Quebec, mode de travail flexible

Les defis qui vous permettront de vous surpasser :

• Collaborer avec les equipes internes pour transformer des problemes operationnels en solutions IA concretes, en distinguant les besoins relevant du ML classique, de la computer vision, des LLM/RAG, de l'automatisation ou de l'agentique;

• Entrainer, fine-tuner, evaluer et optimiser des modeles ML et deep learning, notamment pour des cas d'usage de classification, detection, segmentation, regression, NLP ou computer vision;

• Structurer les jeux de donnees, definir les strategies d'annotation, de nettoyage, de versionnement, d'augmentation de donnees et de controle qualite necessaires a l'entrainement de modeles fiables;

• Developper et maintenir des pipelines reproductibles de donnees, d'entrainement, d'evaluation, de deploiement et de monitoring, en appliquant les pratiques MLOps;

• Definir, avec les TI, des architectures de reference pour les solutions IA : ingestion de donnees, entrainement, registre de modeles, API, orchestration, deploiement cloud, surveillance, securite et integration applicative;

• Developper ou contribuer au developpement d'applications IA pretes a l'usage, incluant des API, interfaces utilisateurs, services backend, integrations M365/Power Platform et automatisations de processus lorsque pertinent;

• Concevoir et integrer des agents IA ou workflows agentiques lorsque le cas d'usage le justifie, en encadrant les outils accessibles, les permissions, les sources de donnees, les validations humaines et les limites d'autonomie;

• Concevoir des solutions basees sur les grands modeles de langage, incluant l'ingenierie de prompts, le RAG, la recherche semantique, l'evaluation des reponses et l'integration securisee aux sources documentaires internes;

• Definir des protocoles d'evaluation adaptes aux modeles et aux applications IA : metriques ML, tests fonctionnels, tests de robustesse, biais, derive, hallucinations, performance applicative et acceptation utilisateur;

• Mettre en place le suivi en production : performance des modeles, derive des donnees, journalisation, alertes, gestion des versions, reentrainement et mecanismes de retour utilisateur;

• Travailler avec les TI pour aligner les solutions IA avec les standards d'entreprise : securite, identite et acces, cloud, reseau, protection des donnees, DevOps, observabilite et soutien operationnel;

• Produire une documentation exploitable: architecture, hypotheses, jeux de donnees, parametres d'entrainement, metriques, limites du modele, procedures de deploiement, guide d'exploitation et transfert de connaissances;

• Contribuer a la gouvernance technique des solutions IA : standards de developpement, criteres de mise en production, reutilisation des composantes, gestion des risques et bonnes pratiques de developpement responsable;

• Planifier et suivre les travaux techniques dans un backlog structure, estimer les efforts, communiquer les risques, respecter les echeanciers et rendre visibles les dependances.