Intitulé du poste : Ingénieur(e) Plateforme IA - Senior Langue : "Anglais requis pour ce poste" Expérie : 5 à 7 ans (6 ans+ d'expérience pratique requise) Lieu : Montréal , Québec , Canada (Hybride) : Description du poste : Ce rôle d'ingénierie de plateforme IA, positionné au niveau Director, fait partie de l'/u00e9quipe spécialisée chargée de fournir l'expertise GenAI qui oriente les décisions stratégiques de l'entreprise. Vous aurez pour mission de moderniser les fonctionnalités de notre plateforme en y introduisant des technologies de pointe, des optimisations et des solutions innovantes.

Missions principales

- Conception de la Plateforme : Concevoir et construire la plateforme d'/u00e9valuation et de développement IA globale de l'entreprise, avec un accent majeur sur le benchmarking, l'assurance qualité et la gouvernance de la GenAI à l'échelle de l'organisation.
- Outillage & Composants : Développer des outils en libre-service, des SDKs et des APIs. Créer des composants de plateforme réutilisables et évolutifs pour la GenAI et les systèmes agentiques (orchestration, pipelines d'/u00e9valuation).
- Infrastructure Cloud-Native :



Diriger la mise en œuvre des workloads GenAI conteneurisés sur Kubernetes / OpenShift en utilisant des modèles de déploiement pilotés par GitOps.
- Architecture & Sécurité : Piloter les décisions d'architecture critiques concernant la sécurité, l'authentification (OAuth2), l'observabilité, la scalabilité et la fiabilité.

Profil recherché

- Génie Logiciel : Plus de 6 ans d'expérience pratique en ingénierie logicielle, de préférence en Python (FastAPI, Flask), dans la construction de plateformes cloud-natives à grande echelle.
- Orchestration & Conteneurs : Expérience approfondie de Kubernetes / OpenShift (Helm, Kustomize, registres de conteneurs).
- Expertise GenAI : Expérance concrète dans la création d'applications basées sur les LLM (systèmes d'agents, embeddings, pipelines d'/u00e9valuation, plateformes LLMOps / ModelOps).
- Données & Écosystème : Excellentes bases en ingénierie des données à grande echelle (SQL/NoSQL, Kafka, Redis, bases de données vectorielles, gestion des d'états).
- Pratiques SRE / DevOps : Maîtris de pipelines CI/CD et des outils d'observabilité (OpenTelemetry, Prometheus, Grafana).

📌 AI Platform Engineer (Montreal)
🏢 Socket.dev
📍 Montreal