Rejoignez une nouvelle équipe basée à Montréal et contribuez à mettre en place les fondations technologiques nécessaires au déploiement et à l’exploitation fiables de solutions d’IA. Dans le cadre de l’initiative Energy Intelligence, vous développerez l’infrastructure, les mécanismes d’automatisation, l’observabilité et les pratiques de gouvernance permettant de développer, d’évaluer, de publier et d’exploiter des modèles dans des environnements cloud, sur site, en périphérie ou déconnectés.

Vous développerez des services de plateforme réutilisables et en libre-service pour les spécialistes en IA et les équipes de développement produit. En collaboration avec le Principal Azure Cloud Architect ainsi qu’avec les équipes de développement logiciel, de cybersécurité et d’IA responsable, vous contribuerez à établir des approches fiables et sécurisées pour gérer les modèles, les prompts, les artefacts, les environnements et les mises en production.

Ce rôle vous amènera à résoudre des défis complexes liés aux plateformes et au déploiement, tout en aidant les équipes à transformer leurs expérimentations en capacités fiables et exploitables au sein des produits. Vous n’avez pas besoin d’avoir travaillé avec l’ensemble des environnements ou des technologies mentionnés. Nous accordons avant tout de l’importance à votre expérience en automatisation, en développement logiciel et en MLOps, ainsi qu’à votre capacité à apprendre, à collaborer avec plusieurs disciplines et à évoluer dans un environnement technologique en constante transformation.

Ce que vous ferez

Concevoir et maintenir des pipelines automatisés pour le développement, l’évaluation, le conditionnement, la publication et le déploiement des modèles.





Permettre l’exécution fiable des modèles dans des environnements cloud, conteneurisés, sur site, en périphérie et déconnectés.

Mettre en place des registres de modèles ainsi que des mécanismes de gestion des artefacts, de traçabilité, de gestion des versions et de contrôle des mises en production afin d’assurer un suivi cohérent tout au long du cycle de vie des modèles.

Créer des environnements de développement et d’évaluation reproductibles afin d’assurer la cohérence des tests et des validations.

Mettre en place la surveillance de la qualité des modèles, de la latence, de la disponibilité, de la consommation des ressources et des coûts.

Automatiser l’analyse de sécurité, la gestion des dépendances, les tests et l’application des politiques dans les processus de développement et de déploiement des solutions d’IA.

Mettre en œuvre des processus contrôlés pour faire passer les modèles et les prompts entre les environnements de développement, de test et de production.

Prendre en charge les charges d’inférence sur GPU et CPU, puis optimiser la performance, l’utilisation des ressources et les coûts.

Développer des mécanismes de retour à une version antérieure, de repli et de réponse aux incidents afin de soutenir une exploitation fiable des produits.

Collaborer avec les équipes de cybersécurité et les spécialistes de l’IA responsable afin d’intégrer les exigences de sécurité,



de gouvernance et d’IA responsable à la plateforme.

Développer des capacités de plateforme réutilisables et en libre-service afin de permettre aux spécialistes de l’IA et aux équipes de développement produit de concevoir, d’évaluer et de déployer leurs solutions plus efficacement.

Ce que vous apportez

Une expérience des plateformes cloud, des conteneurs, de Kubernetes, des pipelines CI/CD et de l’infrastructure en tant que code.

Une expérience du déploiement et de l’exploitation de systèmes d’apprentissage automatique ou d’IA.

De solides compétences en développement logiciel et en automatisation.

Une bonne compréhension des pratiques liées à la surveillance, à la fiabilité, à la sécurité et à la gestion des mises en production.

Une connaissance du conditionnement des modèles, des services d’inférence et de la gestion des artefacts.

Vos atouts

Une familiarité avec les services Azure liés à l’IA et à l’apprentissage automatique.

Une connaissance pratique de l’optimisation et du déploiement de petits modèles de langage.

Une exposition à des environnements déconnectés, hors ligne ou en périphérie.

Une expérience dans des environnements produit réglementés ou soumis à des exigences de sécurité élevées.

Une exposition à l’IA appliquée, aux technologies du bâtiment ou à la gestion de l’énergie constituerait un atout.

Nous croyons que les compétences et les talents peuvent s’acquérir de nombreuses façons, qu’elles soient issues d’expériences professionnelles, personnelles ou académiques. Même si vous ne répondez pas à tous les critères, nous vous encourageons à postuler. Votre parcours unique et votre vision peuvent êt

📌 Spécialiste senior en plateformes d’IA et MLOps (Montreal)
🏢 Schneider Electric
📍 Montreal