Scientifique en intelligence artificielle – AI Scientist

Au sein de la fonction Données et analytique d'une grande institution financière, l'équipe IA développe des solutions permettant d'améliorer l'expérience client et employé, d'automatiser certaines activités et d'accroître l'efficacité opérationnelle. Les initiatives couvrent notamment l'IA générative, les assistants conversationnels, l'automatisation et l'utilisation de systèmes agentiques.

Cette fiche synthétise la description de poste fournie, qui positionne explicitement le rôle sur le ML, l'IA générative et les systèmes agentiques.

Fonctions et responsabilités

Rôle et responsabilités
Concevoir, entraîner, évaluer et optimiser des modèles d'apprentissage automatique répondant à des besoins d'affaires.
Développer des solutions d'IA générative utilisant notamment les LLM, les architectures RAG et les systèmes agentiques/multiagents.
Participer au développement de solutions telles que des chatbots, assistants intelligents et outils d'automatisation.
Identifier avec les partenaires d'affaires les opportunités permettant d'accélérer les processus, alléger certaines tâches et améliorer l'efficacité opérationnelle.
Transformer les besoins et opportunités d'affaires en solutions IA concrètes.
Développer les composantes nécessaires à l'entraînement, l'évaluation, au déploiement et à l'évolution des solutions.
Évaluer la performance, la robustesse et la fiabilité des modèles.
Accompagner les équipes dans l'adoption des bonnes pratiques en matière d'IA, de gouvernance et de gestion des risques.
Collaborer étroitement avec les scientifiques de données et les partenaires d'affaires afin d'identifier et prioriser les cas d'usage à valeur ajoutée.

Ces responsabilités reprennent les principaux éléments de la fiche originale, notamment le développement ML/GenAI, RAG, systèmes multiagents, collaboration business et industrialisation des solutions.

Qualités requises pour réussir dans ce rôle

Outils et compétences
Python et SQL.
Machine Learning et Deep Learning.




Intelligence artificielle générative et LLM.
RAG (Retrieval Augmented Generation).
Systèmes agentiques / multiagents.
Expérience avec des environnements cloud.
Expérience avec des outils tels que AWS, Snowflake, Git, GitHub Copilot ou Jenkins.
Capacité à développer, entraîner, valider et déployer des modèles en environnement de production.
Capacité à combiner expertise technique et compréhension des besoins d'affaires.
Formation universitaire en informatique, IA, mathématiques, statistiques, recherche opérationnelle ou domaine connexe.
Environ 3 à 5 ans d'expérience pertinente en ML/IA.
Français et anglais.

Les exigences de formation, d'expérience, Python/SQL, GenAI/RAG et cloud proviennent directement de la fiche client.

CGI offre une estimation raisonnable de la fourchette salariale pour ce poste. Le calcul de cette fourchette dépend de divers facteurs, notamment le niveau de compétence, le marché géographique, l’expérience, la formation ainsi que les licences et certifications professionnelles. Les décisions en matière de rémunération dépendent des particularités de chaque cas. Une estimation raisonnable de cette fourchette salariale se situe entre 60,000$ et 130,000$. Ce poste est vacant.

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📌 Scientifique en intelligence artificielle (Montreal)
🏢 CGI
📍 Montreal