**English version will follow**

L'utilisation du genre masculin a été adoptée afin de faciliter la lecture et n'a aucune intention discriminatoire.

Développeur en apprentissage automatique

• Lieu : Lachine, Québec (Mode hybride)
• Durée du contrat : 6 mois, avec possibilité de prolongation
• Langue: Idéalement bilingue mais accepte unilingue
• Entrevue : idéalement sur le site en matinée

Chez Raise, nous recrutons actuellement un Développeur en apprentissage automatique pour l'un de nos clients de premier plan. Après s'être imposé comme un leader de son secteur, ce client agrandit désormais son équipe afin de répondre à une demande croissante. Nous recrutons dès maintenant ; si ce poste vous intéresse, postulez ci-dessous pour avoir la chance de rejoindre un environnement de travail exceptionnel.

Responsabilités :

Développement Machine Learning de bout en bout

• Concevoir et prendre en charge des solutions de Machine Learning (ML), de l'ingestion des données jusqu'à la modélisation, l'évaluation, le déploiement et la supervision.
• Développer, entraîner et évaluer des modèles de ML en utilisant des frameworks et bibliothèques modernes.

Ingénierie de Production & MLOps

• Déployer, opérationnaliser et maintenir des modèles de ML en environnement de production, en mettant en œuvre des pipelines CI/CD, la conteneurisation (Docker), l'orchestration, le réentraînement automatisé et la supervision.
• Rédiger du code Python modulaire, prêt pour la production, ainsi que des composants ML réutilisables.

Préparation des Données & Ingénierie des Caractéristiques

• Extraire, nettoyer, transformer et valider des jeux de données provenant de sources diverses afin de soutenir le développement de modèles robustes.
• Gérer l'ambiguïté inhérente aux données réelles et imparfaites, et concevoir des pipelines de traitement de données reproductibles.

Qualité des Modèles & Gestion des Risques

• Appliquer des pratiques d'évaluation rigoureuses : validation croisée, analyse biais/variance, détection du surapprentissage (overfitting) et prévention des fuites de données (data leakage).
• Superviser les modèles pour détecter toute dérive, dégradation des performances ou problème opérationnel.

Collaboration & Engagement des Parties Prenantes

• Travailler de manière transversale avec des ingénieurs, développeurs, architectes et équipes projet afin d'aligner les solutions techniques sur les objectifs métier.
• Communiquer clairement les résultats, les risques, la conception des solutions et les compromis techniques, tant aux interlocuteurs techniques qu'aux non-techniques.

Innovation & ML Moderne

• Travailler avec des approches émergentes telles que les LLM, SLM, les embeddings et les flux de travail basés sur des prompts.
• Se tenir informé des dernières avancées en ingénierie ML, des pratiques MLOps, des outils et des capacités « cloud-native ».

Qualifications, Expérience et Compétences Requises

• Plus de 5 ans d'expérience dans la conception et la mise en œuvre de solutions ML de bout en bout en environnement de production.
• Maîtrise approfondie des algorithmes de ML, ainsi que du développement, de l'entraînement, de la validation et de l'optimisation des modèles.
• Expertise en Python, dans les bibliothèques ML et dans le contrôle de version (Git).
• Compréhension claire de l'évaluation des modèles, des risques de fuite de données et du compromis biais/variance.
• Expérience pratique des plateformes cloud (AWS/Azure/GCP) et des pratiques MLOps, incluant Docker, le CI/CD, le déploiement et la supervision.
• Succès avéré dans le déploiement et la maintenance de modèles ML en production, ainsi que dans la rédaction de code modulaire de qualité industrielle.
• Solide expérience dans la préparation, la transformation et la validation de jeux de données réels et complexes (sur Snowflake ou des plateformes de données cloud similaires).
• Une expérience avec les données issues de systèmes d'entreprise (SAP, Salesforce, PLM, Teamcenter) est souhaitable.
• Familiarité avec les LLM/SLM et les frameworks ML modernes (par ex. PyTorch, TensorFlow, HuggingFace). Excellentes capacités de résolution de problèmes et compétences en communication.
• Capacité avérée à travailler de manière transversale avec les équipes d'ingénierie et produit.

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Machine Learning Developer

• Location: Lachine, Quebec (Hybrid)
• Contract Length: 6 Months with the possibility of extension
• Language: Ideally bilingual but accept unilingual
• Interview process: ideally onsite in the morning

We at Raise are hiring a Machine Learning Developer for one of our top clients. After establishing themselves as an industry leader, they’re now expanding their team to meet rising demand. We’re hiring right now; if you’re interested, apply below for your chance to join a great place to work.

Responsibilities:

End to End Machine Learning Development

• Build and own ML solutions from data ingestion through modelling, evaluation, deployment, and monitoring.
• Develop, train, and evaluate machine learning models using modern ML frameworks and libraries.

Production Engineering & MLOps

• Deploy, operationalize, and maintain ML models in production environments, implementing CI/CD pipelines, Docker/containerization, orchestration, automated retraining, and monitoring.
• Write modular, production ready Python code and reusable ML components.

Data Preparation & Feature Engineering

• Extract, clean, transform, and validate datasets from diverse sources to support robust model development.
• Handle ambiguity in real world, imperfect data and design reproducible data processing pipelines.

Model Quality & Risk Management

• Apply rigorous evaluation practices: cross validation, bias/variance analysis, overfitting detection, and data leakage prevention.
• Monitor models for drift, performance degradation, and operational issues.

Collaboration & Stakeholder Engagement

• Work cross functionally with engineers, developers, architects, and project teams to align technical solutions with business objectives.
• Clearly communicate findings, risks, solution design, and technical trade offs to both technical and non technical stakeholders.

Innovation & Modern ML

• Work with emerging approaches such as LLMs, SLMs, embeddings, and prompt based workflows.
• Stay up to date with current ML engineering, MLOps practices, tooling, and cloud native capabilities.

Required Qualifications, Experience & Skills

• 5+ years of experience designing and implementing end to end ML solutions in production.
• Strong command of ML algorithms, model development, training, validation, and optimization.
• Expertise in Python, ML libraries, and version control (Git).
• Clear understanding of model evaluation, data leakage, and the bias/variance trade off.
• Hands on experience with cloud platforms (AWS/Azure/GCP) and MLOps practices, including Docker, CI/CD, deployment, and monitoring.
• Demonstrated success deploying and maintaining production ML models and writing modular, production grade code.
• Strong experience preparing, transforming, and validating complex real world datasets (in Snowflake or similar cloud data platforms).
• Experience with enterprise system data (SAP, Salesforce, PLM, Teamcenter) is desirable.
• Familiarity with LLMs/SLMs and modern ML frameworks (e.g., PyTorch, TensorFlow, HuggingFace).
• Excellent problem-solving abilities and communication skills.
• Proven ability to work cross-functionally with engineering and product teams.

Looking for meaningful work? We can help!

Raise is an established hiring firm with over 65 years of experience. We believe strongly in making the world a better place through work, which is why we’re a certified B Corporation and donate 10% of our profits to charity.

We strive to build teams that reflect the diversity of the communities we work in. We encourage all qualified applicants to apply, including people from traditionally underrepresented groups such as women, visible minorities, Indigenous peoples, people identifying as LGBTQ2SI, veterans, and people with visible/nonvisible disabilities.

We have a dedicated webpage for accommodations where you can learn more about what we offer and request accommodations: https://raise.jobs/accommodations/

In order to submit candidates for roles, our clients will sometimes require personal information to confirm the identity of applicants and their legal status to work. Raise will never ask you for personal or banking information unless you have been selected for a job. If you are ever unsure about the legitimacy of this or another job posting by Raise (or have any other questions), please contact us at +1 800-567-9675 or hello@raiserecruiting.com

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