Consultant - Apprentissage automatique | Consultant - Machine Learning, ProServe Shared Deliver[...]

Êtes‑vous enthousiaste à l’idée de créer des solutions logicielles autour de grands systèmes complexes d’apprentissage automatique (AA) et d’intelligence artificielle (IA)? Souhaitez‑vous aider les plus grandes entreprises mondiales à tirer une valeur commerciale de l’adoption et de l’automatisation de l’IA générative (GenIA)? Êtes‑vous motivé à utiliser d’énormes volumes de données hétérogènes pour développer des modèles d’IA/AA? Avez‑vous envie d’apprendre à appliquer l’IA/AA à une grande diversité de cas d’usage en entreprise? Êtes‑vous enthousiaste à l’idée de jouer un rôle clé chez Amazon, une entreprise qui investit dans l’apprentissage automatique depuis des décennies et qui façonne la technologie mondiale de l’IA?

Key Job Responsibilities

• Mise en œuvre de projets IA/AA et GenIA de bout en bout : comprendre les besoins métiers, préparer les données, développer des modèles, déployer et surveiller les solutions.
• Conception et implémentation de pipelines d'apprentissage automatique prenant en charge des charges de travail ML haute performance, fiables, évolutives et sécurisées.
• Architecture de solutions ML évolutives et d'opérations ML (MLOps) via les services AWS, en utilisant des solutions GenIA lorsque pertinent.
• Collaboration avec des équipes transverses (Science appliquée, DevOps, Ingénierie des données, Infrastructure cloud, Applications) pour préparer, analyser et opérationnaliser données et modèles IA/AA.
• Conseil stratégique aux clients sur les architectures cloud et solutions IA/AA/GenIA en tant qu'expert de confiance.
• Partage des connaissances et bonnes pratiques au sein de l'organisation via mentorat, formations, publications et création d'artefacts réutilisables.
• Garantie de conformité aux normes de l'industrie et accompagnement des clients dans l'avancement de leurs stratégies IA/AA, GenIA et cloud.

Basic Qualifications

• Experience implementing AWS services in a variety of distributed computing environments
• 5+ years of experience in cloud architecture and implementation
• 5+ years of experience in data or software or machine learning engineering, with a strong understanding of distributed computing (e.g. data pipelines, distributed training and inference, ML infrastructure design).
• 3+ years developing platforms for predictive modeling, natural language processing, and deep learning, with a proven track record of building, hosting and deploying machine learning models on cloud services (e.g., Amazon SageMaker or similar cloud services).
• 3+ years in developing with SQL, Python, and at least one additional programming language (e.g., Java, Scala, JavaScript, TypeScript). Proficient with industry leading ML libraries and frameworks such as TensorFlow, PyTorch.
• Bilingualism French and English is required for this position if the candidate is located in Quebec.

Preferred Qualifications

• 5+ years of IT implementation experience
• Experience and technical expertise (design and implementation) in cloud computing technologies
• Experience leading the design, development and deployment of business software at scale or recent hands‑on technology infrastructure, network, compute, storage, and virtualization experience
• AWS experience preferred, with proficiency in a wide range of AWS services (e.g., SageMaker, Bedrock, EC2, ECS, EKS, OpenSearch, Step Functions, VPC, CloudFormation)
• AWS Professional level certifications (e.g., Solutions Architect Professional, DevOps Engineer Professional) preferred
• Experience with automation and scripting (e.g., Terraform, Python)
• Knowledge of common security and compliance standards (e.g., HIPAA, GDPR)
• Strong communication skills with the ability to explain technical concepts to both technical and non‑technical audiences
• Experience building ML pipelines with best MLOps practices, including: data preprocessing, model hosting, feature selection, hyperparameter tuning, distributed training, GPU training, deployment, monitoring, and retraining.
• Experience with MLOps tools (e.g., MLFlow, Kubeflow) and orchestration tools (e.g., Airflow, AWS Step Functions). Experience building applications using Generative AI tools and technologies (LLMs, Vector Stores, Orchestrators such as LangChain, Prompt Engineering). Experience developing Infrastructure as Code (e.g., CloudFormation, CDK, Terraform), Containers and CI/CD Pipelines.

Amazon is an equal opportunity employer and does not discriminate on the basis of protected veteran status, disability, or other legally protected status.

Amazon est un employeur garantissant l'égalité des chances et ne fait aucune discrimination sur la base du statut d'ancien combattant protégé, d'un handicap ou de tout autre statut protégé par la loi.

Company - Amazon Web Services Canada, Inc.

Job ID: A10456490

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