Échelle Salariale (sans S’y Limiter)

118,700 - 145,100

La rémunération chez Intact, c’est plus qu’une paie.

Aménagements de travail flexibles et formule de travail hybride

Possibilité d’acheter jusqu’à cinq jours de vacances additionnels par année

Autres avantages sociaux visant à soutenir votre bien-être mental et physique, incluant des soins de santé virtuels, un compte de dépenses mieux-être, et plus encore.

RAAE et autres possibilités d’épargne : jusqu’à 12 % du salaire, voire plus (renseignez-vous sur la possibilité d’un revenu de retraite garanti à vie)

Échelle Salariale (sans S’y Limiter)

118,700 - 145,100

Boni annue l cible, basé sur le salaire de base, avec un versement potentiel pouvant aller jusqu’au

double

de la cible (selon la performance individuelle de l’employé et les résultats financiers de l’entreprise)

12%

Pour honorer notre promesse de réussir en équipe, nous partageons les fruits de notre succès avec nos employés par l’entremise d’un programme de bonis annuels et d’un régime d’achat d’actions des employés (RAAE), dans le cadre duquel Intact verse une cotisation correspondant à 50 % des actions nettes achetées par l’employé.

Nos régimes de retraite sont flexibles et offrent une sécurité à long terme pour nos employés après leur carrière. Nous sommes l’une des rares entreprises à toujours offrir un régime de retraite à prestations déterminées qui assure un revenu de retraite garanti à vie.

Le salaire de la personne retenue pour ce poste sera déterminé selon un ensemble de facteurs, dont : l’expérience professionnelle, les compétences, la contribution anticipée quant au poste, l’équité interne, etc.



L’échelle salariale présentée ci-haut est pour une semaine de travail de 35 heures et pourrait s’appliquer à la majorité des différents profils de candidats, mais nous encourageons les candidats se situant en dehors de cette zone salariale à postuler.

À propos du poste

Nous cherchons un développeur principal en IA avec une expérience en Python, Spark/PySpark, Databricks (y compris Unity Catalog) et AWS pour notre équipe grandissante

Ce Que Vous Accomplirez Chez Nous

Faciliter le passage de l’exploration à la production en permettant aux scientifiques de données de développer leurs modèles une seule fois (en Python ou en PySpark) puis de les exécuter aussi bien dans les traitements par lots de Databricks que dans des flux Kafka en temps réel, sans réécriture et en limitant la dette technique.

Contribuer à la réalisation des projets. Collaborer avec le gestionnaire de produit de la plateforme et l’analyste d’affaires des systèmes du programme pour transformer les idées d’architecture en tâches concrètes pour les sprints. Écrire du code et participer aux revues de code, maintenir un niveau de qualité élevé et contribuer à la migration des services existants vers des architectures modernes axées sur les événements.

Rehausser les pratiques d’opérations d’apprentissage automatique (MLOps). Collaborer avec les équipes DevOps et d’assurance qualité pour les tests, la gestion des versions des modèles (MLflow, Unity Catalog),



les déploiements sécurisés, les plans de retour arrière et la surveillance de la dérive des modèles.

Agir comme partenaire technique de l’équipe de science des données. Aider l’équipe à évaluer de nouveaux algorithmes et flux de données (GPS, accéléromètre, Mapbox) pour prévenir les problèmes en production.

Collaborer avec l’ensemble de la tribu. Travailler avec des ingénieurs de tous les niveaux, donner de la rétroaction sur le code et la conception, et contribuer à une culture d’amélioration continue.

Favoriser une dynamique d’équipe saine. Lorsque des priorités entrent en conflit ou que des questions se posent, intervenir rapidement, écouter les différents points de vue et aider l’équipe à s’entendre sur la suite des choses.

Adapter votre discours à chaque interlocuteur, qu’il s’agisse de scientifiques de données, d’architectes ou de membres de la direction. Expliquer les compromis techniques aux parties prenantes d’affaires et les priorités d’affaires aux ingénieurs.

Ce Que Vous Mettrez à Profit

Au moins cinq ans d’expérience dans le domaine des données ou de l’ingénierie.

Solide maîtrise des mégadonnées et de l’infonuagique : Spark/PySpark, Databricks (Unity Catalog, Delta Lake) et AWS (S3, IAM, ECS/EKS, ALB).

Aisance avec les systèmes de traitement en continu : Kafka, traitement d’événements en temps réel et gestion des schémas.

Solides compétences en programmation : expertise en Python et maîtrise suffisante de Java/Spring Boot pour travailler avec nos services côté serveur.

Expérience pratique des MLOps : MLflow, GitLab CI/CD, Docker, Terraform et outils de surveillance comme Dynatrace.

Espr

📌 Développeur(euse) principal(e) en IA — Expérience en Python, Spark/PySpark, Databricks et AWS
🏢 Intact
📍 Winnipeg