Principales responsabilités Délimiter le problème avec les partenaires commerciaux et décider comment le résoudre : la bonne approche en matière de règles, d’automatisation, d’apprentissage automatique classique et d’IA générative/agents, et où la solution devrait se situer dans l’ensemble des systèmes.

Collaborer avec les parties prenantes pour produire des solutions avec des taux d’adoption élevés et une évolutivité pour faciliter la croissance et la réutilisabilité dans tous les domaines d’activité. S’intégrer dans des équipes inter-unités et diriger la création d’applications, en gérant chaque engagement de bout en bout.

Concevoir, créer et livrer des agents d’IA et de l’automatisation de qualité production, en les intégrant aux systèmes et plateformes d’entreprise existants (par exemple, Google Cloud, Amazon Bedrock, Salesforce, Service

Now).

Encadrer et jumeler un ingénieur débutant sur l’engagement.

Selon l’expérience, gérer les normes d’évaluation et la barre de qualité de l’équipe.

Qualifications essentielles 4 à 7 ans d’expérience en ingénierie logicielle, dont 2 à 3 ans d’expérience pratique avec l’IA générative/les agents.

Expérience de la conception et du déploiement de systèmes d’IA sur une plateforme infonuagique majeure (par exemple, Google Cloud).

Expérience de production dans la création et l’itération d’applications d’agents et des capacités qui les alimentent : compétences et outils d’agents,



serveurs de protocole de contexte de modèle (MCP) et flux de travail multi-agents, du prototype à la production.

Expérience de la création de pipelines de données sur des données structurées et non structurées, en utilisant des bases de données vectorielles et des architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour l’IA d’entreprise.

Solides bases en ingénierie logicielle, y compris Python, les API et l’intégration avec les systèmes d’entreprise de production.

Habitude de se tenir au courant des capacités, des modèles et des outils des grands modèles linguistiques (LLM) et des agents qui évoluent rapidement.

Qualifications souhaitées Expérience de l’automatisation sur les plateformes d’entreprise (Google Cloud, Amazon Bedrock) et familiarité avec nos principales plateformes d’expérience (Google, Salesforce, Service

Now).

Contributions open source ou travaux publiés dans le domaine des agents ou des LLM.

Expérience avérée de la livraison de produits d’IA avec des résultats financiers mesurables (par exemple, réductions de coûts, gains de productivité, etc. ).

Expérience de la mise en place de l’évaluation et de l’observabilité pour les systèmes d’agents.

Expérience antérieure de livraison en contact avec la clientèle, de conseil ou de déploiement à l’avant-garde.

Exposition aux MLOps/LLMOps pour le déploiement et la surveillance en production.

📌 Ingénieur senior en IA en déploiement avancé 1 (Toronto)
🏢 Bell
📍 Toronto