Qui sommes-nous?

Audensiel Canada est un acteur clé du conseil en numérique, de la formation et de l’écosystème d’affaires québécois.

Soutenus par un groupe international dynamique comptant plus de 1 400 collaborateurs et collaboratrices, nous bénéficions d’une solide stabilité ainsi que d’un vaste réseau d’expertises.

Nos valeurs reposent sur des principes forts : succès collectif, excellence, diversité culturelle et esprit « Fun & Serious ».

Nos équipes sont composées d’expert·e·s engagé·e·s, passionné·e·s par leurs domaines et impliqué·e·s activement dans des initiatives sociales et environnementales ayant un impact positif sur la communauté locale.

Rejoindre Audensiel Canada, c’est évoluer dans un environnement humain, stimulant et collaboratif, tout en contribuant à des projets technologiques d’envergure internationale.

Qui recherchons-nous?

Nous recherchons un·e Senior MLOps Engineer spécialisé·e en AWS, Python, Machine Learning et IA générative pour rejoindre une équipe IT évoluant dans l’univers des marchés des capitaux, au sein d’un environnement bancaire international.

Tu interviendras sur des initiatives innovantes en intelligence artificielle et en IA générative pour notre client Crédit Agricole Corporate and Investment Bank (CIB), au sein de son département Global Markets IT.

Tu contribueras à concevoir, développer et industrialiser des solutions d’intelligence artificielle, en assurant leur évolution de la phase de conception jusqu’à leur mise en production. Tu participeras également à la mise en place d’une architecture MLOps/LLMOps robuste, permettant d’automatiser le déploiement, le suivi et la maintenance des modèles.

Au sein d’un environnement agile et multidisciplinaire, tu travailleras sur des problématiques techniques complexes, en collaboration avec les équipes de développement, de données et d’exploitation.

Chaque collaborateur et collaboratrice a une forte importance chez nous. Nous valorisons les personnes capables d’allier expertise technique, autonomie, rigueur et esprit de collaboration.

Découvre tes futures responsabilités

- Concevoir, développer et évaluer des modèles de Machine Learning et d’IA générative, de la préparation des données à leur déploiement.




- Sélectionner les modèles et les techniques les plus adaptés aux données disponibles et aux objectifs des projets.
- Concevoir et mettre en œuvre une architecture MLOps/LLMOps robuste couvrant l’ensemble du cycle de vie des modèles.
- Automatiser les processus de développement, de déploiement, de versioning et de monitoring des modèles.
- Développer et maintenir des pipelines de données et de Machine Learning en Python.
- Concevoir et développer des API REST, gRPC et MCP pour exposer les fonctionnalités et les modèles d’intelligence artificielle.
- Industrialiser les preuves de concept (POC) afin de les transformer en solutions fiables, évolutives et prêtes pour la production.
- Mettre en place des mécanismes permettant d’assurer la qualité, la fiabilité, la performance et la scalabilité des modèles en production.
- Participer à la conception d’architectures d’IA générative, notamment basées sur le RAG et les agents IA.
- Collaborer avec les équipes Ops et MLOps pour faciliter le déploiement et l’exploitation des solutions.
- Assurer la documentation technique, la gestion des connaissances et le transfert des solutions aux équipes de support.

Ton expertise technique : savoir-faire
- Expérience senior en développement Python appliqué au Machine Learning, aux pipelines de données et aux environnements cloud.
- Expérience pratique avec AWS obligatoire, notamment pour le développement, le déploiement et l’exploitation de solutions d’intelligence artificielle.
- Expérience avec Amazon SageMaker, un atout key.
- Expérience démontrée dans le déploiement de modèles de Machine Learning en production.
- Maîtrise du développement et du déploiement d’API, notamment REST et gRPC.
- Solides connaissances en architecture d’IA générative, notamment RAG et agents IA.
- Excellente compréhension du Machine Learning classique, indispensable pour sélectionner, entraîner et évaluer les modèles adaptés aux besoins.
- Expérience dans le développement de pipelines ETL, les interactions avec les bases de données,



le stockage de données dans Amazon S3 et l’orchestration des traitements.
- Maîtrise des pratiques de versioning, d’automatisation et de CI/CD dans des environnements cloud.
- Connaissance des outils de monitoring, de gestion du cycle de vie des modèles et de leur mise en production.
- Expérience de collaboration avec des équipes Ops ou MLOps.
- Une expérience dans un environnement bancaire, en marchés des capitaux ou en Corporate and Investment Banking (CIB) constitue un atout important.
- Excellentes aptitudes en communication, avec la capacité d’expliquer des enjeux techniques à des interlocuteurs non techniques.
- Rigueur dans la documentation technique, le suivi des incidents et le transfert de connaissances.

Technologies et outils AWS, SageMaker, Bedrock, Python, SQL, S3, Lambda, CloudWatch, Athena, CodeBuild, API Gateway, MLflow, Step Functions, Airflow et EC2.

Tu te reconnais dans cette fiche de poste?

Tu es passionné·e par le Machine Learning, l’IA générative et l’industrialisation des solutions d’intelligence artificielle? Tu maîtrises Python et AWS et souhaites contribuer à la mise en production de solutions innovantes dans l’univers des marchés des capitaux?

Tu souhaites relever des défis techniques autour du MLOps, du LLMOps, du déploiement de modèles et de l’automatisation des infrastructures d’IA?

Alors cette opportunité est faite pour toi!

Ce que nous t’offrons

- Un réel accompagnement dans ton évolution professionnelle.
- Des opportunités de formation et de développement.
- Une ambiance de travail humaine, collaborative et stimulante.
- L’occasion de contribuer à des projets technologiques innovants en intelligence artificielle et en IA générative.
- L’opportunité d’évoluer dans un environnement bancaire international spécialisé en marchés des capitaux.
- Assurance complémentaire santé de l’entreprise.

- REER collectif (Fonds de solidarité FTQ).
- Remboursement mensuel de 50 % de l’abonnement annuel OPUS.

Type d'emploi : Temps plein, Permanent Rémunération : 100 000,00$ à 130 000,00$ par an

Avantages

- Aide au Transport Quotidien
- Assurance Dentaire
- Assurance Invalidité
- Assurance Maladie Complémentaire
- Assurance Vie
- Congés payés
- Événements d'Entreprise

Lieu du poste : Télétravail hybride à Montréal, QC

📌 Senior MLOps Engineer – AWS, Python et IA générative (Montreal)
🏢 Audensiel Canada
📍 Montreal