Machine Learning Developer
Montreal, Quebec | Full-Time Contract
Information Technology / Machine Learning | 5+ Years Experience | Hybrid

About GrizzlyTrek Group Ltd.

GrizzlyTrek invests in our people, relationships, and partners, ensuring motivated and ready-to-work individuals meet job opportunities that foster lasting success. We work across Canada in mining, construction, oil and gas, turnarounds, and shutdowns. Dedicated to sustainable employment, we emphasize career opportunities and empowerment for Indigenous communities across Canada. Join us and contribute to building a more inclusive future.

The Role

GrizzlyTrek is seeking one Machine Learning Developer to join our value-added client's team at their Montreal, Quebec location. This is a full-time contract position with potential for extension and conversion to a permanent role.
You will design, build, deploy, and maintain end-to-end ML solutions that power data-driven decision-making across a digital ecosystem. Working closely with cross-functional teams, including data engineers, software developers, product owners, and project leaders, you will transform real-world data and business problems into scalable, resilient, and high-impact ML systems.

What You'll Do

• 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
• 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
• 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
• Apply rigorous evaluation practices: cross-validation, bias/variance analysis, overfitting detection, and data leakage prevention
• Monitor models for drift, performance degradation, and operational issues
• Collaborate cross-functionally with engineers, developers, architects, and project teams to align technical solutions with business objectives
• Communicate findings, risks, solution design, and technical trade-offs to both technical and non-technical stakeholders
• Work with emerging approaches such as LLMs, SLMs, embeddings, and prompt-based workflows

What You Bring

• 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 (Snowflake or similar cloud data platforms)
• Excellent problem-solving abilities and communication skills
• Proven ability to work cross-functionally with engineering and product teams

Preferred Qualifications

• Experience with enterprise system data (SAP, Salesforce, PLM, Teamcenter)
• Familiarity with LLMs/SLMs and modern ML frameworks (e.g., PyTorch, TensorFlow, HuggingFace)
• Experience with Agile methodologies
• Knowledge of SQL and cloud data warehousing

A Typical Day

• Reviewing model performance dashboards to detect drift or anomalies
• Refining data pipelines or debugging production model issues with engineers
• Pair programming with developers to implement new pipeline components or optimize code for production
• Running experiments on new ML architectures or tuning hyperparameters for active use cases
• Meeting with project teams to translate business needs into ML-ready requirements
• Evaluating risks such as data leakage, insufficient sampling, data imbalance, or quality issues and proposing mitigations
• Exploring and testing improvements using LLM-based workflows or modern ML tooling

Additional Information

• Potential for the assignment to extend beyond 13 weeks and convert to a permanent position
• This role offers the opportunity to make meaningful impact by delivering scalable, stable, and business-critical intelligent systems

What We Offer

• Competitive compensation based on experience and qualifications
• Opportunities for overtime based on operational requirements
• Life insurance: $100,000 employee / $10,000 spouse / $5,000 per child
• AD&D insurance with critical illness and cancer coverage
• Extended health care: drugs, hospital, hearing, orthotics, nursing
• Paramedical services: chiro, physio, massage, mental health (annual coverage)
• Vision care: glasses, contacts, laser surgery, and exams
• Dental care: 80% basic ($2,500), 50% major ($2,500), $2,500 ortho for children
• Travel insurance: up to $5,000,000 per incident (trips up to 90 days)
• Ongoing training and career development support

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Développeur en apprentissage automatique
Montréal, Québec | Contrat à temps plein
Technologies de l'information / Apprentissage automatique | 5+ ans d'expérience | Hybride

À propos de GrizzlyTrek Group Ltd.

GrizzlyTrek investit dans ses gens, ses relations et ses partenaires, en veillant à ce que des personnes motivées et prêtes à travailler trouvent des opportunités d'emploi qui favorisent un succès durable. Nous travaillons partout au Canada dans les secteurs miniers, de la construction, du pétrole et du gaz, des arrêts planifiés et des remises en service. Dédiés à l'emploi durable, nous mettons l'accent sur les opportunités de carrière et l'autonomisation des communautés autochtones à travers le Canada.

Le poste

GrizzlyTrek recherche un Développeur en apprentissage automatique pour rejoindre l'équipe de notre client à valeur ajoutée à Montréal, Québec. Il s'agit d'un contrat à temps plein avec possibilité de prolongation et de conversion en poste permanent.
Vous concevrez, développerez, déploierez et maintiendrez des solutions d'apprentissage automatique de bout en bout qui alimentent la prise de décision fondée sur les données dans un écosystème numérique. En collaboration avec des équipes interfonctionnelles comprenant des ingénieurs de données, des développeurs logiciels, des propriétaires de produits et des chefs de projet, vous transformerez des données réelles et des problèmes d'affaires en systèmes ML évolutifs, résilients et à fort impact.

Vos responsabilités

• Construire et gérer des solutions ML de l'ingestion de données à la modélisation, l'évaluation, le déploiement et la surveillance
• Développer, entraîner et évaluer des modèles d'apprentissage automatique à l'aide de cadres et bibliothèques ML modernes
• Déployer, opérationnaliser et maintenir des modèles ML en environnement de production, incluant les pipelines CI/CD, Docker/conteneurisation, orchestration, réentraînement automatisé et surveillance
• Écrire du code Python modulaire, prêt pour la production, et des composants ML réutilisables
• Extraire, nettoyer, transformer et valider des jeux de données provenant de sources diverses
• Gérer l'ambiguïté dans les données réelles et imparfaites et concevoir des pipelines de traitement reproductibles
• Appliquer des pratiques d'évaluation rigoureuses : validation croisée, analyse biais/variance, détection de surapprentissage et prévention de fuite de données
• Surveiller les modèles pour la dérive, la dégradation de performance et les problèmes opérationnels
• Collaborer de manière interfonctionnelle avec les ingénieurs, développeurs, architectes et équipes de projet
• Communiquer les conclusions, les risques, la conception de solutions et les compromis techniques aux parties prenantes techniques et non techniques
• Travailler avec des approches émergentes telles que les LLM, SLM, les embeddings et les flux de travail basés sur les invites

Votre profil

• 5+ ans d'expérience dans la conception et la mise en œuvre de solutions ML de bout en bout en production
• Maîtrise solide des algorithmes ML, du développement, de l'entraînement, de la validation et de l'optimisation de modèles
• Expertise en Python, bibliothèques ML et contrôle de version (Git)
• Compréhension claire de l'évaluation des modèles, de la fuite de données et du compromis biais/variance
• Expérience pratique avec les plateformes infonuagiques (AWS/Azure/GCP) et les pratiques MLOps, incluant Docker, CI/CD, déploiement et surveillance
• Succès démontré dans le déploiement et la maintenance de modèles ML en production et l'écriture de code modulaire
• Solide expérience dans la préparation, la transformation et la validation de jeux de données complexes (Snowflake ou plateformes similaires)
• Excellentes aptitudes en résolution de problèmes et en communication
• Capacité démontrée à travailler de manière interfonctionnelle avec les équipes d'ingénierie et de produits

Qualifications souhaitées

• Expérience avec les données de systèmes d'entreprise (SAP, Salesforce, PLM, Teamcenter)
• Connaissance des LLM/SLM et des cadres ML modernes (ex. : PyTorch, TensorFlow, HuggingFace)
• Expérience avec les méthodologies Agile
• Connaissance de SQL et de l'entreposage de données infonuagique

Une journée typique

• Examiner les tableaux de bord de performance des modèles pour détecter la dérive ou les anomalies
• Affiner les pipelines de données ou déboguer des problèmes de modèles en production avec les ingénieurs
• Programmer en binome avec les développeurs pour implémenter de nouveaux composants de pipeline ou optimiser le code
• Exécuter des expériences sur de nouvelles architectures ML ou ajuster les hyperparamètres
• Rencontrer les équipes de projet pour traduire les besoins d'affaires en exigences ML
• Évaluer les risques tels que la fuite de données, l'échantillonnage insuffisant, le déséquilibre des données et proposer des atténuations
• Explorer et tester des améliorations utilisant des flux de travail basés sur les LLM ou des outils ML modernes

Informations supplémentaires

• Possibilité de prolongation au-delà de 13 semaines et de conversion en poste permanent
• Ce rôle offre l'opportunité d'avoir un impact significatif en livrant des systèmes intelligents évolutifs, stables et essentiels aux affaires

Ce que nous offrons

• Rémunération compétitive selon l'expérience et les qualifications
• Possibilités de temps supplémentaire selon les besoins opérationnels
• Assurance vie : 100 000 $ employé / 10 000 $ conjoint(e) / 5 000 $ par enfant
• Assurance DMA avec couverture maladie grave et cancer
• Soins de santé complémentaires : médicaments, hôpital, audition, orthéses, soins infirmiers
• Services paramédicaux : chiro, physio, massage, santé mentale (couverture annuelle)
• Soins de la vue : lunettes, lentilles, chirurgie au laser et examens
• Soins dentaires : 80 % de base (2 500 $), 50 % majeurs (2 500 $), 2 500 $ orthodontie enfants
• Assurance voyage : jusqu'à 5 000 000 $ par incident (voyages jusqu'à 90 jours)
• Formation continue et soutien au développement de carrière

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