Architecte IA (T & I) (télétravail/hybride)

Statut d’emploi: Permanent(e)

Exigence linguistique du poste: Anglais, Français

Compétences linguistiques:

- Anglais (Écriture – C – Avancé)
- Anglais (Expression orale – C – Avancé)
- Anglais (Lecture – C – Avancé)
- Français (Écriture – C – Avancé)
- Français (Expression orale – C – Avancé)
- Français (Lecture – C – Avancé)

Emplacement principal: 1000, Rue Papineau, Montréal, Québec, H2K0C2

Nombre de postes à pourvoir: 1

Horaire de travail: Temps plein

Mandat

Vous concegnez et planifiez l’avenir de l’infrastructure technologique de CBC/Radio‑Canada pour l’équipe Architecture et développement stratégique (Media System Architecture). Vous intégrez des agents hybrides, des systèmes de compréhension vidéo et des architectures d’intelligence artificielle de pointe fonctionnant 24/7.

Responsabilités

Optimisation des Modèles, Inférence et Infrastructure GPU

- Concevoir et bâtir des systèmes d’entraînement et d’inférence hautement performants pour les LLMs et les modèles multimodaux.
- Optimiser l’entraînement de bout en bout : pipelines de données à haut débit (streaming, sharding, bucketing), entraînement distribué (stratégies de parallélisme), et précision mixte.
- Optimiser l’inférence et le service (serving) pour garantir une latence minimale : conception et gestion du cache KV, traitement par lots, quantification et gestion des contextes longs.
- Collaborer avec l’équipe Technologie et Infrastructure (T&I;) pour concevoir, dimensionner et faire évoluer le cluster GPU interne vers une infrastructure de nouvelle génération.

Stratégie, Architecture et Écosystème Média

- Planifier le déploiement d’IA au sein des systèmes de production médias (PAM, MAM,



studios de télévision et radio).
- Évaluer et standardiser les protocoles d’intégration (ex.: Model Context Protocol, architectures Agent‑to‑Agent).
- Garantir la sécurité des données tout en développant des systèmes de compréhension vidéo compatibles avec les flux basés sur fichiers et IP.

Leadership Technique, Mentorat et MLOps

- Agir en expert‑conseil pour améliorer l’évolutivité, la latence et la fiabilité des architectures.
- Mentorer les ingénieurs et les scientifiques sur la conception de systèmes ML à grande échelle.
- Établir des pipelines MLOps/LLMOps rigoureux avec observabilité, profilage, et tests automatisés.
- Synthétiser et vulgariser les innovations pour orienter les investissements stratégiques.

Environnement technologique privilégié

- Modélisation & Optimisation: PyTorch, vLLM, DeepSpeed, Accelerate, cache KV, quantification.
- Infrastructures, Cloud & Calcul: Clusters GPU internes, AWS, Azure, GCP, containers, Kubernetes.
- Orchestration & Agents: Open WebUI, MCP, A2A, LiteLLM, LangChain, LangGraph, Strands.
- Production Média: SMPTE‑2110, PAM/MAM (Avid Interplay, Dalet), suite Adobe, codecs audio/vidéo.
- MLOps & Observabilité: Langfuse, Weights & Biases, MLflow, outils de profilage.

Qualifications minimales

- Baccalauréat ou maîtrise en génie logiciel, informatique, intelligence artificielle, mathématiques ou sciences naturelles.




- Bilinguisme fonctionnel (français et anglais) indispensable.
- ≥5 ans d’expérience en développement et mise en application de solutions d’IA / ML.
- ≥8 ans d’expérience dans le développement d’outils ou de plateformes comme ingénieur logiciel.
- Expérience démontrée avec les modèles de langage optimisés pour l’efficacité des coûts et la mise à l’échelle.
- Maîtrise conceptuelle des architectures LLM, RAG et agents IA.
- Expérience dans la sélection et l’architecture de cadres IA (TensorFlow, PyTorch, HuggingFace) et de plateformes cloud (Azure, AWS, GCP).
- Compétences en DevOps, MLOps (CI/CD), ingénierie IA, et ModelOps.
- Solide compréhension du machine learning et du deep learning.
- Excellentes compétences en documentation technique.
- Expérience pratique sur les plateformes de production médias (MAM/PAM) 24/7.
- Maîtrise fonctionnelle des technologies cloud, virtualisation, réseautage et stockage.

Qualifications souhaitées

- Expérience avec des architectures logicielles vidéo modernes (ex.: NVIDIA Holoscan for Media).
- Gestion de workflows complexes via pipelines de données cloud ou hybrides.
- Contributions actives à des projets open source IA de performance, publications de recherche ou connaissance approfondie des paramètres de sécurité liés à l’IA responsable.

Égalité des chances & diversité

CBC/Radio‑Canada s’engage à favoriser l’égalité des chances et à créer un environnement de travail inclusif qui reflète la diversité du Canada. Toutes les personnes sont encouragées à postuler, quelles que soient leur origine, leur genre, leur orientation sexuelle, leur handicap ou tout autre facteur protégé.

#J-18808-Ljbffr

📌 Architecte IA (T et I) (télétravail/hybride)
🏢 Radio Canada International
📍 Montreal