As a world leader in creating comfortable, sustainable, and efficient climate solutions for buildings, homes and transportation, it's our responsibility to put the planet first. For us at Trane Technologies , and through our businesses including Trane®and Thermo King , sustainability is not just how we do business—it is our business. Learn about our benefits designed for you to Thrive at work and at home.

Our BrainBox AI Workplace Presence model dedicates specific in-office days each month to focus on relationships, learning and innovation. Participer activement à la conception et à l’implantation concrète de cadres d’IA évolutifs adaptés aux projets actuels et futurs de BrainBox AI. Concevoir et déployer le « système immunitaire » de nos modèles — des systèmes qui suivent la dégradation des performances et détectent de façon proactive la dérive des données et des concepts.

Soutien technique et programmation : Agir comme ressource de haut niveau en programmation d’IA et fournir un soutien technique à l’équipe élargie afin d’assurer l’atteinte précise des jalons de projet. Faire évoluer les méthodologies existantes et développer de nouvelles techniques pour des initiatives couvrant différentes fonctions d’ingénierie et de recherche.

Intelligence des données : Repérer et interpréter des tendances complexes dans les ensembles de données afin d’optimiser la performance des algorithmes selon les besoins d’affaires réels. Promouvoir la documentation et les meilleures pratiques de développement logiciel tout au long du cycle de vie de l’AA. Baccalauréat ou maîtrise en génie logiciel, en informatique ou équivalent.

De 5 à 8+ ans d’expérience en génie logiciel, avec une forte spécialisation dans le déploiement et la maintenance de systèmes d’apprentissage automatique. Maîtrise avancée de Python et de la programmation orientée objet (POO), essentielle. Solide expérience des environnements AWS (Lambda, SageMaker, tables Glue, SQS/SNS, API Gateway, CloudWatch)



et gestion des rôles IAM pour des déploiements sécurisés.

Expertise avec pytest et les cadres de tests unitaires afin d’assurer la fiabilité du code. Connaissance approfondie des environnements Linux et forte propension à automatiser les tâches et flux de travail répétitifs. Capacité à expliquer efficacement des concepts d’ingénierie complexes à des collègues aux profils techniques variés.

Le bilinguisme français-anglais est requis. En plus de la maîtrise du français, les personnes retenues doivent posséder une compétence professionnelle complète en anglais afin de soutenir et de collaborer avec des clients, collègues et/ou divers intervenants anglophones. ***English Follows Framework Implementation: Actively participate in the design and hands-on implementation of scalable AI frameworks tailored for BrainBox AI’s ongoing and future projects.

Model Deployment: Partner closely with ML engineers and researchers to bridge the gap between a trained model and a deployed service, solving the engineering "friction" that arises during productionization. Build and deploy the "immune system" for our models—systems that track performance decay and proactively detect data and concept drift.

Technical Support & Programming: Serve as a high-level resource in AI programming, providing technical support to the broader team to ensure project milestones are met with precision. Cross-Functional Initiatives: Help evolve existing methodologies and develop new techniques for initiatives that span across different engineering and research functions.

Data Intelligence:



Identify and interpret complex patterns within datasets to refine and enhance algorithm performance based on real-world business requirements. You will be a champion for documentation and software development best practices within the ML lifecycle. Bachelor’s or Master’s in Software Engineering, Computer Science, or equivalent. ~5-8+ years of experience in software engineering, with a significant focus on the deployment and maintenance of Machine Learning systems ~ Advanced proficiency in Python and Object-Oriented Programming (OOP) is non-negotiable. ~ Solid experience in AWS environments (Lambdas, SageMaker, Glue Tables, SQS/SNS, API Gateway, CloudWatch) and navigating IAM roles for secure deployments. ~ Expert-level familiarity with pytest and unit testing frameworks to ensure code reliability. ~ Deep knowledge of Linux environments and a natural instinct to automate repetitive tasks and workflows. ~ A strong understanding of ML model deployment patterns and current LLM architectures. ~ Ability to effectively communicate complex engineering concepts to colleagues with diverse technical backgrounds. ~ Language Requirements French-English bilingualism is required.

In addition to fluency in French, successful candidates must have full professional proficiency in English in order to support and collaborate with English-speaking clients, colleagues and/or various stakeholders.

Annual Base Salary Range or Hourly Base Pay Range: $The actual compensation will depend on elements such as seniority, merit, geographic location, education, experience, travel requirements, and union designation. Our compensation range is generally based on the national average for the country. all qualified applicants will receive consideration for employment without regard to race, color, religion, sex, sexual orientation, gender identity, national origin, pregnancy, age, marital status, disability, status as a protected veteran, or any legally protected status.

📌 Développeur en apprentissage automatique III / Machine Learning Developer III (Montreal)
🏢 Trane Technologies
📍 Montreal