Are you a Generative AI Architect with extensive hands-on experience on Generative AI projects?
- Extensive hands-on development experience in Generative AI projects is a MUST HAVE - Must have experience implementing GenAi Projects. Please note this is not an entry-level position.
- This role is flexible within proximity to a CGI office to accommodate a hybrid work model
The Emerging Technologies team in Global Technology and Operations (GTO) Canada at CGI is a trusted Data, Cloud and AI advisor and go-to implementation partner for our global clients' Data and Advanced Analytics needs. We're an entrepreneurial team that is on a continuous mission to position CGI as the best-in-class AI partner and develop new and exciting opportunities in latest technologies.
Your duties and responsibilities :
As a Generative AI Architect on this team your responsibilities will include :
Building Large Language Models-based and NLP-based solutions for CGI clients by researching the best in class techniques and being a self-starterData Engineer and Prompt Engineer the LLM solutions end-to-end to enhance end user experienceBeing "hands-on" to build, tune, deploy and monitor (MLOps) robust Machine Learning solutions built on RAG and latest techniquesFine-tune LLMs with latest cost optimized PEFT techniques like LoRA, QLoRAMitigate risks and optimize costs associated with choosing a GenAI architecture solution adn advise clients on best practices in GenAIStrategically and intensely collaborating with innovation team and the client stakeholders and account teams to explore key GenAI solutionsCollaborate with other Data Scientists and Data Engineers in a client engagement settingImplementing proof of concepts to show value and then package and scale to full ML solutions at scale on both on-prem and cloud environmentsThis role comes with sometimes intense delivery expectations churning out POVs for clients in a short period of time and then going on to implement a full-scale production solution ensuring right user experience and adoption.
Essential Qualifications
Hands-on work experience with implementing Generative AI, LLMs, or GenAI solutions on at least 2-5 different projects or at least 1 project that was deployed in productionPrompt Engineering experience on tools such as Azure Promptflow, Amazon Bedrock, Azure AI Studio would be idealExperience building LLM-based solution on Azure, AWS or GCPExperience fine-tuning LLMs with latest techniquesExperience with multiple models including open source models deployment (LLaMa, Mistral et al)Experience with multiple Vector Databases5 or more years "hands-on" working experience delivering diverse Advanced Analytics solutionsHands-on expertise in building and deploying code in Python, SQL and major programming languages with at least one major Cloud platform Azure, AWS, GCPAdditional desired qualifications
Experience with MSFT 365 Copilot, Copilot plugins and connectors, Copilot Studio is welcome but not requiredÊtes-vous un spécialiste en IA générative ou un scientifique des données avec une vaste expérience pratique dans des projets d'IA générative ?
Une expérience pratique approfondie dans le développement de projets d'IA générative est ESSENTIELLE - une expérience dans la mise en œuvre de projets d'IA générative est requise. Veuillez noter que ce poste n'est pas un poste de débutant.
Ce rôle est ouvert aux personnes situées à proximité d'un bureau de CGI pour accommoder un modèle de travail hybride.
L'équipe des Technologies Émergentes au sein du groupe Technologie et Opérations (GTO) Canada chez CGI est un conseiller de confiance en matière de données, de cloud et d'IA, et un partenaire de mise en œuvre pour les besoins en données et en analyses avancées de nos clients internationaux. Nous sommes une équipe entrepreneuriale qui poursuit continuellement l'objectif de positionner CGI comme le meilleur partenaire en IA et de développer de nouvelles opportunités dans les technologies de pointe.
Vos fonctions et responsabilités :
En tant que spécialiste en IA générative au sein de cette équipe, vos responsabilités incluront :
Concevoir des solutions basées sur des modèles de langage (LLM) et du traitement du langage naturel (NLP) pour les clients de CGI, en recherchant les meilleures techniques et en étant autonome.Travailler comme ingénieur de données et ingénieur de "prompt" pour les solutions LLM de bout en bout afin d'améliorer l'expérience utilisateur.Participer activement à la construction, l'optimisation, le déploiement et la supervision (MLOps) de solutions d'apprentissage automatique robustes basées sur RAG et les techniques les plus récentes.Affiner les LLM avec les techniques PEFT optimisées en coûts telles que LoRA, QLoRA.Mitiger les risques et optimiser les coûts liés au choix d'une solution d'architecture GenAI, et conseiller les clients sur les meilleures pratiques en matière d'IA générative.Collaborer de manière stratégique avec l'équipe d'innovation, les parties prenantes des clients et les équipes de compte pour explorer des solutions clés d'IA générative.Travailler en collaboration avec d'autres scientifiques des données et ingénieurs de données dans un contexte d'engagement client.Mettre en œuvre des preuves de concepts pour démontrer la valeur, puis conditionner et faire évoluer les solutions d'apprentissage automatique à grande échelle, sur site ou dans des environnements cloud.Ce rôle implique parfois des attentes de livraison intenses, nécessitant de produire des points de vue (POV) pour les clients dans un court laps de temps, puis de mettre en œuvre une solution de production complète, tout en garantissant une bonne expérience utilisateur et une adoption adéquate.
Qualifications essentielles :
Expérience pratique dans la mise en œuvre de solutions d'IA générative, de modèles de langage (LLM) ou de solutions GenAI sur au moins 2 à 5 projets différents ou au moins un projet déployé en production.Expérience en ingénierie de prompt avec des outils tels qu'Azure Promptflow, Amazon Bedrock, Azure AI Studio serait idéale.Expérience dans la conception de solutions basées sur des LLM sur Azure, AWS ou GCP.Expérience dans l'affinage des LLM avec les dernières techniques.Expérience avec plusieurs modèles, y compris le déploiement de modèles open source (LLaMa, Mistral, etc.).Expérience avec plusieurs bases de données vectorielles.5 ans ou plus d'expérience pratique dans la livraison de solutions diversifiées d'analyses avancées.Expertise pratique dans la création et le déploiement de code en Python, SQL, et dans les principaux langages de programmation, avec au moins une plateforme cloud majeure (Azure, AWS, GCP).Qualifications supplémentaires souhaitées :
L'expérience avec MSFT 365 Copilot, les plugins et connecteurs Copilot, Copilot Studio est un atout mais n'est pas obligatoire.