Machine Learning Developer - Développeur en apprentissage automatique

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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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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