6 Data Science jobs in Calgary

Job Description

Job Description

Salary:

DESCRIPTION

Providing the highest quality of service with our operations to clients, with an emphasis on QHSE, technical solutions and client support.

Requires hands-on expertise in MPD operations, real-time data processing, and
automation of drilling workflows using Python.

The role requires a deep understanding of MPD methodologies, downhole dynamics, and the ability to develop analytical tools to optimize drilling
performance.

QUALIFICATION/REQUIREMENTS/EDUCATION

Minimum of bachelors degree in petroleum, Chemical, or Mechanical Engineering.
Recently Graduated with +1 year MPD experience.
Has E.I.T. certification or ability to obtain E.I.T certification.
Shift work will be required, hybrid work from home and Opla's ROC office.
Willing to travel as required. Occasional travel to remote locations or outside of the country may be required.
Strong proficiency in Python for data analysis, automation, and scripting.
Experience working with real-time drilling data, machine learning algorithms, and IoT applications.
Familiarity with drilling hydraulics, pressure control, and wellbore stability.
Hands-on experience with MPD software, surface control systems, and well control methodologies.
Good communication, interpersonal & leadership skills.
Willingness to learn and ability to work well within a collaborative team.
Must be able to work unsupervised in a fast-paced and highly energetic environment.
Strong organizational and communication skills, both written and verbal.
Highly motivated with the ability to prioritize workloads.
Candidates must always conduct themselves in a friendly and professional manner.
Candidates must have the commitment to adhere to Oplas Core Values.
A valid drivers license is a must.
DUTIES AND RESPONSIBILITIES (include the following, however, other duties may apply)
Manage all aspects of project preparation, proposals, and programs for MPD wells.
Responsible for the preparation and delivery of technical presentations and reports on complex MPD topics and
projects.
Active role in assisting R&D team with development of proprietary software.
Active role in assisting sales groups with client meetings, presentations, and technical support.
Providing remote and on-site support to Opla personnel and clients.
Must understand and comply with all the safety rules and company policies of Opla.
Provide 24/7 engineering support for all ongoing operations.
Design, implement, and optimize MPD strategies for various drilling operations.

Develop and deploy Python-based data analysis tools for real-time drilling data monitoring and decision-making.
Analyze surface and downhole data to provide insights into wellbore pressure, flow rates, and drilling
performance.
Collaborate with drilling teams to improve MPD workflows, automation processes, and predictive modeling.
Ensure compliance with HSE and regulatory standards in all MPD operations.
Support remote operations and assist in troubleshooting MPD systems.
Provide technical support for MPD software and contribute to its enhancement

remote work

**Job Requisition ID #**
25WD85983
_French job description to follow!/La description de poste en français se trouve plus bas!_
**Position Overview**
Autodesk is leading the transformation of the AEC industry, integrating AI technology into our products. We're enhancing our applications with cloud-native capabilities, including data at scale, edge computing, AI-based solutions, and advanced 3D modeling and graphics. This innovation is happening across our flagship products-AutoCAD, Revit, and Construction Cloud-and Forma, our new Industry Cloud.
As a Machine Learning Developer/Engineer on the AEC Solutions team, you will join a team of technologists to help build foundation models and generative AI tools for the AEC industry. You will work collaboratively to create and interpret design data that can enhance design and engineering workflows.
**Report:** You will report to the Machine Learning Manager in the Architecture, Engineering, and Construction (AEC) Solutions Team.
**Location:** We support hybrid work, and you work near our Boston, Massachusetts or Toronto, Canada offices.
**Responsibilities**
+ Architect and guide the implementation of scalable data pipelines and architectures
+ Work with large-scale multimodal datasets (text, 2D/3D geometry, and structured data), developing advanced preprocessing, augmentation, and content understanding techniques
+ Architect, develop, and optimize production-level ML solutions, focusing on scalability and reliability, while contributing to engineering best practices
+ Establish best practices for model experimentation, evaluation, and optimization
+ Contribute to technical execution by writing well-structured, high-performance code for production ML pipelines
+ Perform in-depth requirements analysis, collaborating with team members at different levels and documenting solutions
+ Set the technical direction by identifying key challenges and defining innovative solutions
+ Communicate technical findings effectively, influencing stakeholders through quantitative analysis, qualitative insights, and clear visual presentations
+ Mentor and guide junior engineers, fostering a culture of technical excellence and knowledge-sharing within the team
**Minimum Qualifications**
+ An MS in Machine Learning, Artificial Intelligence, Mathematics, Statistics, Computer Science, or a related field
+ 10+ years of experience in machine learning engineering or a related field, with a proven track record of leadership and hands-on implementation
+ Expertise in deep learning architectures (e.g., Transformers, CNNs, GANs) and modern ML frameworks (e.g., PyTorch, Lightning, Ray)
+ Experience with LLMs and related technologies, including frameworks, embedding models, vector databases, and Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems, in production settings
+ Deep understanding of data modeling, system architectures, and processing techniques, including 2D/3D geometric data representations
+ Experience with AWS cloud services and SageMaker Studio for scalable data processing and model development
+ Strong foundation in computer science fundamentals, distributed computing, and algorithmic efficiency
+ Proven ability to translate theoretical concepts into practical solutions and prototype implementations
+ Ability to work autonomously while effectively collaborating across teams, bridging the gap between research and practical implementation
+ Excellent technical writing and communication skills for documentation, presentations, and influencing cross-functional teams
**Preferred Qualifications**
+ Background in Architecture, Engineering, or Construction
+ Extensive experience in data preparation, hyper-parameter selection; acceleration techniques; and optimization methods
+ Proficiency in parallel and distributed computing techniques, with hands-on experience using platforms like Spark, Ray, or similar distributed systems for large-scale data processing and model training
+ Proven record in developing and deploying high-scale machine learning algorithms in production environments
**Ideal Candidate**
+ You are passionate about solving problems for AEC (Architecture, Engineering, and Construction) customers by applying machine learning techniques
+ You are comfortable driving progress in newly forming, ambiguous areas where learning and adaptability are key
+ You lead by doing, combining technical leadership with hands-on implementation
+ You easily collaborate with others and are comfortable with minimal direction
+ You constantly strive to learn new technologies and methodologies
+ You seek innovative solutions to difficult technical problems and iterate quickly on ideas
+ You are unafraid to experiment, share your ideas openly, and fail fast
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**Description du poste**
Autodesk est à la tête de la transformation de l'industrie AEC, en intégrant la technologie de l'IA dans nos produits. Nous améliorons nos applications avec des capacités cloud-natives, y compris les données à l'échelle, l'edge computing, les solutions basées sur l'IA, ainsi que la modélisation et les graphiques 3D avancés. Cette innovation concerne nos produits phares - AutoCAD, Revit et Construction Cloud - ainsi que Forma, notre nouveau Cloud industriel.
En tant que développeur/ingénieur en apprentissage automatique au sein de l'équipe AEC Solutions, vous rejoindrez une équipe de technologues pour aider à construire des modèles de base et des outils d'IA générative pour l'industrie AEC. Vous travaillerez en collaboration pour créer et interpréter des données de conception qui peuvent améliorer les flux de travail de conception et d'ingénierie.
**Rapport :** Vous serez rattaché(e) au responsable de l'apprentissage automatique au sein de l'équipe des solutions pour l'architecture, l'ingénierie et la construction (AEC).
**Lieu de travail :** Nous soutenons le travail hybride, et vous travaillerez près de nos bureaux de Boston, Massachusetts ou Toronto, Canada.
**Responsabilités**
+ Architecte et guide dans la mise en œuvre de pipelines et d'architectures de données évolutives
+ Travailler avec des ensembles de données multimodales à grande échelle (texte, géométrie 2D/3D et données structurées), en développant des techniques avancées de prétraitement, d'augmentation et de compréhension du contenu
+ Architecturer, développer et optimiser des solutions de ML au niveau de la production, en se concentrant sur l'évolutivité et la fiabilité, tout en contribuant aux meilleures pratiques d'ingénierie
+ Établir les meilleures pratiques pour l'expérimentation, l'évaluation et l'optimisation des modèles
+ Contribuer à l'exécution technique en écrivant un code bien structuré et performant pour les pipelines de ML de production
+ Effectuer une analyse approfondie des besoins, collaborer avec les membres de l'équipe à différents niveaux et documenter les solutions
+ Vous définissez l'orientation technique en identifiant les principaux défis et en définissant des solutions innovantes
+ Vous communiquez efficacement les résultats techniques, en influençant les parties prenantes par des analyses quantitatives, des aperçus qualitatifs et des présentations visuelles claires
+ Encadrer et guider les ingénieurs débutants, en favorisant une culture de l'excellence technique et du partage des connaissances au sein de l'équipe
**Qualifications minimales**
+ Une maîtrise en apprentissage automatique, en intelligence artificielle, en mathématiques, en statistiques, en informatique ou dans un domaine connexe
+ Plus de 10 ans d'expérience en ingénierie de l'apprentissage automatique ou dans un domaine connexe, avec une expérience éprouvée en matière de leadership et de mise en œuvre pratique
+ Expertise dans les architectures d'apprentissage profond (par exemple, Transformers, CNN, GAN) et les cadres modernes d'apprentissage automatique (par exemple, PyTorch, Lightning, Ray)
+ Expérience des LLM et des technologies connexes, y compris les frameworks, les modèles d'intégration, les bases de données vectorielles et les systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation), dans des contextes de production
+ Compréhension approfondie de la modélisation des données, des architectures de systèmes et des techniques de traitement, y compris les représentations géométriques des données en 2D/3D
+ Expérience des services en nuage AWS et de SageMaker Studio pour le traitement évolutif des données et le développement de modèles
+ Solides bases en informatique, en calcul distribué et en efficacité algorithmique
+ Capacité avérée à traduire des concepts théoriques en solutions pratiques et en prototypes de mise en œuvre
+ Capacité à travailler de manière autonome tout en collaborant efficacement avec d'autres équipes, en comblant le fossé entre la recherche et la mise en œuvre pratique
+ Excellentes aptitudes à la rédaction technique et à la communication pour la documentation, les présentations et l'influence sur les équipes interfonctionnelles
**Qualifications souhaitées**
+ Expérience en architecture, ingénierie ou construction
+ Expérience approfondie de la préparation des données, de la sélection des hyperparamètres, des techniques d'accélération et des méthodes d'optimisation
+ Maîtrise des techniques de calcul parallèle et distribué, avec une expérience pratique de l'utilisation de plateformes telles que Spark, Ray ou des systèmes distribués similaires pour le traitement de données à grande échelle et l'apprentissage de modèles
+ Expérience confirmée dans le développement et le déploiement d'algorithmes d'apprentissage automatique à grande échelle dans des environnements de production
**Candidat idéal**
+ Vous êtes passionné par la résolution de problèmes pour les clients AEC (Architecture, Ingénierie et Construction) en appliquant des techniques d'apprentissage automatique
+ Vous êtes à l'aise pour faire avancer les choses dans des domaines nouveaux et ambigus où l'apprentissage et l'adaptabilité sont essentiels
+ Vous dirigez par l'action, en combinant leadership technique et mise en œuvre pratique
+ Vous collaborez facilement avec les autres et êtes à l'aise avec un minimum de directives
+ Vous vous efforcez constamment d'apprendre de nouvelles technologies et méthodologies
+ Vous cherchez des solutions innovantes à des problèmes techniques difficiles et vous développez rapidement vos idées
+ Vous n'avez pas peur d'expérimenter, de partager vos idées ouvertement et d'échouer rapidement
At Autodesk, we're building a diverse workplace and an inclusive culture to give more people the chance to imagine, design, and make a better world. Autodesk is proud to be an equal opportunity employer and considers all qualified applicants for employment without regard to race, color, religion, age, sex, sexual orientation, gender, gender identity, national origin, disability, veteran status or any other legally protected characteristic. We also consider for employment all qualified applicants regardless of criminal histories, consistent with applicable law.
**Are you an existing contractor or consultant with Autodesk? Please search for open jobs and apply internally (not on this external site). If you have any questions or require support, contact Autodesk Careers (Careers%20% %3E) .**

Description
Êtes-vous enthousiaste à l'idée de créer des solutions logicielles autour de grands systèmes complexes d'apprentissage automatique (AA) et d'intelligence artificielle (IA) ? Souhaitez-vous aider les plus grandes entreprises mondiales à tirer une valeur commerciale de l'adoption et de l'automatisation de l'IA générative (GenIA) ? Êtes-vous motivé à utiliser d'énormes volumes de données hétérogènes pour développer des modèles d'IA/AA ? Avez-vous envie d'apprendre à appliquer l'IA/AA à une grande diversité de cas d'usage en entreprise ? Êtes-vous enthousiaste à l'idée de jouer un rôle clé chez Amazon, une entreprise qui investit dans l'apprentissage automatique depuis des décennies et qui façonne la technologie mondiale de l'IA ?
L'équipe Professional Services (ProServe) d'Amazon Web Services recherche un(e) ingénieur(e) en apprentissage automatique (ML Engineer) talentueux(se) pour rejoindre notre équipe en tant que Consultant(e) Delivery chez Amazon Web Services (AWS). Dans ce rôle, vous travaillerez en étroite collaboration avec les clients pour concevoir, mettre en œuvre et gérer des solutions d'IA/AA et de GenIA sur AWS, répondant à leurs exigences techniques et à leurs objectifs métiers. Vous serez un acteur clé de la réussite des clients dans leur parcours vers le cloud, en leur apportant une expertise technique et les meilleures pratiques tout au long du cycle de vie des projets d'AA.
Doté(e) d'une connaissance approfondie des produits et services AWS, en tant que Consultant(e) Delivery, vous serez capable d'architecturer des solutions d'IA/AA et de GenIA complexes, évolutives et sécurisées, adaptées aux besoins spécifiques de chaque client. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les parties prenantes pour recueillir les besoins, évaluer l'infrastructure existante et proposer des stratégies de migration efficaces vers AWS. En tant que conseiller(ère) de confiance auprès de nos clients, vous fournirez des recommandations sur les tendances du secteur, les technologies émergentes et les solutions innovantes. Vous serez responsable de la conduite du processus de mise en œuvre, en veillant au respect des meilleures pratiques, à l'optimisation des performances et à la gestion des risques tout au long du projet.
L'organisation Professional Services d'AWS est une équipe mondiale d'experts qui aide les clients à atteindre les résultats métiers souhaités grâce à l'utilisation du cloud AWS. Nous collaborons avec les équipes des clients et le réseau de partenaires AWS (APN) pour mener à bien des initiatives de cloud computing à l'échelle de l'entreprise. Notre équipe propose un ensemble d'offres permettant aux clients d'atteindre des objectifs précis liés à l'adoption du cloud en entreprise. Nous délivrons également des conseils spécialisés à travers nos pratiques globales, qui couvrent une grande variété de solutions, de technologies et de secteurs d'activité
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Are you excited about building software solutions around large, complex Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI) systems? Want to help the largest global enterprises derive business value through the adoption and automation of Generative AI (GenAI)? Excited by using massive amounts of disparate data to develop AI/ML models? Eager to learn to apply AI/ML to a diverse array of enterprise use? Thrilled to be a key part of Amazon, who has been investing in Machine Learning for decades - pioneering and shaping the world's AI technology?
The Amazon Web Services Professional Services (ProServe) team is seeking a skilled ML Engineer to join our team as a Delivery Consultant at Amazon Web Services (AWS). In this role, you'll work closely with customers to design, implement, and manage AWS AI/ML and GenAI solutions that meet their technical requirements and business objectives. You'll be a key player in driving customer success through their cloud journey, providing technical expertise and best practices throughout the ML project lifecycle.
Possessing a deep understanding of AWS products and services, as a Delivery Consultant you will be proficient in architecting complex, scalable, and secure AI/ML and GenAI solutions tailored to meet the specific needs of each customer. You'll work closely with stakeholders to gather requirements, assess current infrastructure, and propose effective migration strategies to AWS. As trusted advisors to our customers, providing guidance on industry trends, emerging technologies, and innovative solutions, you will be responsible for leading the implementation process, ensuring adherence to best practices, optimizing performance, and managing risks throughout the project.
The AWS Professional Services organization is a global team of experts that help customers realize their desired business outcomes when using the AWS Cloud. We work together with customer teams and the AWS Partner Network (APN) to execute enterprise cloud computing initiatives. Our team provides assistance through a collection of offerings which help customers achieve specific outcomes related to enterprise cloud adoption. We also deliver focused guidance through our global specialty practices, which cover a variety of solutions, technologies, and industries.
Key job responsibilities
En tant que professionnel(le) expérimenté(e) des technologies, vous serez responsable des missions suivantes :
1) Mise en œuvre de projets IA/AA et GenIA de bout en bout : comprendre les besoins métiers, préparer les données, développer des modèles, déployer et surveiller les solutions.
2) Conception et implémentation de pipelines d'apprentissage automatique prenant en charge des charges de travail ML haute performance, fiables, évolutives et sécurisées.
3) Architecture de solutions ML évolutives et d'opérations ML (MLOps) via les services AWS, en utilisant des solutions GenIA lorsque pertinent.
4) Collaboration avec des équipes transverses (Science appliquée, DevOps, Ingénierie des données, Infrastructure cloud, Applications) pour préparer, analyser et opérationnaliser données et modèles IA/AA.
5) Conseil stratégique aux clients sur les architectures cloud et solutions IA/AA/GenIA en tant qu'expert de confiance.
6) Partage des connaissances et bonnes pratiques au sein de l'organisation via mentorat, formations, publications et création d'artefacts réutilisables.
7) Garantie de conformité aux normes de l'industrie et accompagnement des clients dans l'avancement de leurs stratégies IA/AA, GenIA et cloud.
Ce rôle implique un contact direct avec les clients et peut nécessiter des déplacements occasionnels sur leurs sites selon les besoins.
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As an experienced technology professional, you will be responsible for:
1. Implementing end-to-end AI/ML and GenAI projects, from understanding business needs to data preparation, model development, deployment and monitoring.
2. Designing and implementing machine learning pipelines that support high-performance, reliable, scalable, and secure ML workloads.
3. Designing scalable ML solutions and operations (MLOps) using AWS services and leveraging GenAI solutions when applicable.
4. Collaborating with cross-functional teams (Applied Science, DevOps, Data Engineering, Cloud Infrastructure, Applications) to prepare, analyze, and operationalize data and AI/ML models.
5. Serving as a trusted advisor to customers on AI/ML and GenAI solutions and cloud architectures
6. Sharing knowledge and best practices within the organization through mentoring, training, publication, and creating reusable artifacts.
7. Ensuring solutions meet industry standards and supporting customers in advancing their AI/ML, GenAI, and cloud adoption strategies.
This is a customer-facing role with potential travel to customer sites as needed.
About the team
AWS Global Services regroupe des experts issus de l'ensemble d'AWS qui aident nos clients à concevoir, construire, exploiter et sécuriser leurs environnements cloud. Les clients innovent avec AWS Professional Services, développent leurs compétences grâce à AWS Training and Certification, optimisent avec AWS Support et Managed Services, et atteignent leurs objectifs avec AWS Security Assurance Services. Notre expertise et nos technologies émergentes incluent les partenaires AWS, AWS Sovereign Cloud, AWS International Product et le Generative AI Innovation Center. Vous rejoindrez une équipe diversifiée d'experts techniques présents dans des dizaines de pays, qui accompagnent les clients pour réaliser davantage grâce au cloud AWS.
Expériences Diversifiées :
AWS valorise la diversité des expériences. Même si vous ne répondez pas à toutes les qualifications et compétences souhaitées listées dans l'offre ci-dessous, nous encourageons les candidat(e)s à postuler. Que votre carrière débute à peine, qu'elle n'ait pas suivi un parcours traditionnel ou qu'elle inclue des expériences alternatives, ne laissez pas cela vous empêcher de postuler.
Pourquoi AWS ? Amazon Web Services (AWS) est la plateforme cloud la plus complète et la plus largement adoptée au monde. Nous avons été pionniers dans l'informatique en nuage et n'avons jamais cessé d'innover - c'est pourquoi des clients, des startups les plus performantes aux entreprises du Global 500, font confiance à notre large gamme de produits et services pour propulser leurs activités.
Culture d'équipe inclusive - Chez AWS, apprendre et faire preuve de curiosité fait partie de notre ADN. Nos groupes d'affinité dirigés par les employé(e)s favorisent une culture d'inclusion qui nous permet d'être fier(e)s de nos différences. Des événements et des expériences d'apprentissage réguliers, comme nos conférences « Conversations sur la race et l'ethnicité » (CORE) et AmazeCon (diversité de genre), nous inspirent à toujours célébrer ce qui nous rend uniques.
Mentorat et développement de carrière - Nous relevons continuellement nos exigences de performance dans notre ambition de devenir le meilleur employeur au monde. C'est pourquoi vous trouverez ici d'innombrables ressources de partage de connaissances, de mentorat et d'accompagnement pour vous aider à évoluer professionnellement.
Équilibre vie professionnelle/vie personnelle - Nous accordons de l'importance à l'harmonie entre vie professionnelle et vie personnelle. Réussir au travail ne devrait jamais se faire au détriment de sacrifices à la maison, c'est pourquoi nous recherchons la flexibilité dans notre culture de travail. Lorsque nous nous sentons soutenus au travail comme à la maison, rien n'est impossible dans le cloud.
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AWS Global Services includes experts from across AWS who help our customers design, build, operate, and secure their cloud environments. Customers innovate with AWS Professional Services, upskill with AWS Training and Certification, optimize with AWS Support and Managed Services, and meet objectives with AWS Security Assurance Services. Our expertise and emerging technologies include AWS Partners, AWS Sovereign Cloud, AWS International Product, and the Generative AI Innovation Center. You'll join a diverse team of technical experts in dozens of countries who help customers achieve more with the AWS cloud.
Diverse Experiences: AWS values diverse experiences. Even if you do not meet all of the preferred qualifications and skills listed in the job below, we encourage candidates to apply. If your career is just starting, hasn't followed a traditional path, or includes alternative experiences, don't let it stop you from applying.
Why AWS? Amazon Web Services (AWS) is the world's most comprehensive and broadly adopted cloud platform. We pioneered cloud computing and never stopped innovating - that's why customers from the most successful startups to Global 500 companies trust our robust suite of products and services to power their businesses.
Inclusive Team Culture - Here at AWS, it's in our nature to learn and be curious. Our employee-led affinity groups foster a culture of inclusion that empower us to be proud of our differences. Ongoing events and learning experiences, including our Conversations on Race and Ethnicity (CORE) and AmazeCon (gender diversity) conferences, inspire us to never stop embracing our uniqueness.
Mentorship & Career Growth - We're continuously raising our performance bar as we strive to become Earth's Best Employer. That's why you'll find endless knowledge-sharing, mentorship and other career-advancing resources here to help you develop into a better-rounded professional.
Work/Life Balance - We value work-life harmony. Achieving success at work should never come at the expense of sacrifices at home, which is why we strive for flexibility as part of our working culture. When we feel supported in the workplace and at home, there's nothing we can't achieve in the cloud.
Basic Qualifications
- Plus de 5 ans d'expérience en architecture et mise en œuvre de solutions cloud
- Plus de 5 ans d'expérience en ingénierie des données, du logiciel ou de l'apprentissage automatique, avec une solide compréhension du calcul distribué (par exemple, pipelines de données, entraînement et inférence distribués, conception d'infrastructures ML)
- Plus de 3 ans d'expérience dans le développement de plateformes pour la modélisation prédictive, le traitement du langage naturel et l'apprentissage profond, avec un historique avéré de création, d'hébergement et de déploiement de modèles d'apprentissage automatique sur des services cloud (par exemple, Amazon SageMaker ou services cloud similaires)
- Plus de 3 ans d'expérience en développement avec SQL, Python, et au moins un autre langage de programmation (par exemple, Java, Scala, JavaScript, TypeScript). Maîtrise des principales bibliothèques et frameworks ML du secteur, tels que TensorFlow, PyTorch.
- Maîtrise du français et de l'anglais requise si le poste est situé au Québec
- En raison de la nature du poste, qui implique des interactions avec d'autres entités d'Amazon à l'échelle mondiale ainsi qu'avec des employés et parties prenantes d'Amazon dans d'autres provinces canadiennes, la maîtrise du français et de l'anglais est exigée pour ce poste si le candidat est situé au Québec.
- ***
- 5+ years of experience in cloud architecture and implementation
- 5+ years of experience in data or software or machine learning engineering, with a strong understanding of distributed computing. (e.g. data pipelines, distributed training and inference, ML infrastructure design).
- 3+ years developing platforms for predictive modeling, natural language processing, and deep learning, with a proven track record of building, hosting and deploying machine learning models on cloud services. (e.g., Amazon SageMaker or similar cloud services)
- 3+ years in developing with SQL, Python, and at least one additional programming language (e.g., Java, Scala, JavaScript, TypeScript). Proficient with industry leading ML libraries and frameworks such as TensorFlow, PyTorch.
- Fluent in French and English if located in Quebec
- Due to the nature of the role that requires interaction with other Amazon entities globally and with Amazon employees and stakeholders in other provinces in Canada, bilingualism French and English is required for this position if the candidate is located in Quebec.
Preferred Qualifications
- Expérience AWS souhaitée, avec une maîtrise d'un large éventail de services AWS (par exemple : SageMaker, Bedrock, EC2, ECS, EKS, OpenSearch, Step Functions, VPC, CloudFormation)
- Certifications AWS de niveau professionnel (par exemple : Solutions Architect Professional, DevOps Engineer Professional) souhaitées
- Expérience en automatisation et en scripting (par exemple : Terraform, Python)
- Connaissance des normes courantes de sécurité et de conformité (par exemple : HIPAA, RGPD)
- Excellentes compétences en communication, avec la capacité d'expliquer des concepts techniques à des publics techniques et non techniques
- Expérience dans la création de pipelines ML selon les meilleures pratiques MLOps, incluant : prétraitement des données, hébergement de modèles, sélection de caractéristiques, optimisation des hyperparamètres, entraînement distribué, entraînement sur GPU, déploiement, surveillance et réentraînement.
- Expérience avec les outils MLOps (par exemple : MLFlow, Kubeflow) et les outils d'orchestration (par exemple : Airflow, AWS Step Functions). Expérience dans la création d'applications utilisant des outils et technologies d'IA générative (LLM, bases vectorielles, orchestrateurs tels que LangChain, ingénierie de prompts). Expérience en développement d'infrastructure as code (par exemple : CloudFormation, CDK, Terraform), conteneurs et pipelines CI/CD.
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- AWS experience preferred, with proficiency in a wide range of AWS services (e.g., SageMaker, Bedrock, EC2, ECS, EKS, OpenSearch, Step Functions, VPC, CloudFormation)
- AWS Professional level certifications (e.g., Solutions Architect Professional, DevOps Engineer Professional) preferred
- Experience with automation and scripting (e.g., Terraform, Python)
- Knowledge of common security and compliance standards (e.g., HIPAA, GDPR)
- Strong communication skills with the ability to explain technical concepts to both technical and non-technical audiences
- Experience building ML pipelines with best MLOps practices, including: data preprocessing, model hosting, feature selection, hyperparameter tuning, distributed training, GPU training, deployment, monitoring, and retraining.
- Experience with MLOps tools (e.g., MLFlow, Kubeflow) and orchestration tools (e.g., Airflow, AWS Step Functions). Experience building applications using Generative AI tools and technologies (LLMs, Vector Stores, Orchestrators such as LangChain, Prompt Engineering). Experience developing Infrastructure as Code (e.g., CloudFormation, CDK, Terraform), Containers and CI/CD Pipelines.
Amazon is an equal opportunity employer and does not discriminate on the basis of protected veteran status, disability, or other legally protected status.
Amazon est un employeur garantissant l'égalité des chances et ne fait aucune discrimination sur la base du statut d'ancien combattant protégé, d'un handicap ou de tout autre statut protégé par la loi.
Notre culture inclusive permet aux Amazoniens d'offrir les meilleurs résultats à nos clients. Si vous avez un handicap et que vous avez besoin de mesures d'adaptation ou d'adaptation en milieu de travail pendant le processus de candidature et d'embauche, y compris du soutien pour l'entrevue ou le processus d'intégration, veuillez visiter pour plus d'informations. Si le pays ou la région dans lequel vous postulez ne figure pas dans la liste, veuillez communiquer avec votre partenaire de recrutement.
Our inclusive culture empowers Amazonians to deliver the best results for our customers. If you have a disability and need a workplace accommodation or adjustment during the application and hiring process, including support for the interview or onboarding process, please visit for more information. If the country/region you're applying in isn't listed, please contact your Recruiting Partner.
The base salary for this position ranges from $99,900/year up to $166,900/year. Salary is based on a number of factors and may vary depending on job-related knowledge, skills, and experience. Amazon is a total compensation company. Dependent on the position offered, equity, sign-on payments, and other forms of compensation may be provided as part of a total compensation package, in addition to a full range of medical, financial, and/or other benefits. Applicants should apply via our internal or external career site.

Description
Êtes-vous enthousiaste à l'idée de créer des solutions logicielles autour de grands systèmes complexes d'apprentissage automatique (AA) et d'apprentissage profond (AP)? Vous souhaitez aider les plus grandes entreprises mondiales à tirer une valeur commerciale de l'adoption et de l'automatisation de l'intelligence artificielle (IA)? Vous souhaitez parfaire vos connaissances au contact des cas d'utilisation de l'AA et de l'AP d'AWS mis en œuvre dans de nombreuses entreprises? Vous êtes ravi à l'idée d'être un élément clé d'Amazon, entreprise pionnière qui façonne la technologie mondiale de l'IA et investit dans l'apprentissage automatique depuis des décennies?
Chez Amazon Web Services (AWS), nous recrutons des ingénieurs techniques en apprentissage automatique, qui collaboreront avec nos scientifiques des données afin de fournir des solutions révolutionnaires aux clients. Nous recherchons des ingénieurs ayant une expérience dans la science des données et des scientifiques des données ayant une expérience dans l'ingénierie pour soutenir nos efforts auprès du milieu de l'Internet des objets (IdO), des corporations et des jeunes entreprises. Nous voulons faire passer votre savoir-faire en science des données à un niveau supérieur, tout en maximisant pour les clients les avantages de l'IA et de l'AA sur la plateforme AWS. Cela signifie concevoir et opérationnaliser des solutions d'AA et d'AP pour nos clients, tout en les aidant à adopter les bonnes pratiques actuelles en matière d'apprentissage automatique, et ce, à chaque étape du cycle de développement de leurs modèles.
Les services professionnels AWS constituent une équipe de consultants unique en son genre. Nous sommes fiers d'être préoccupés par le client et de nous concentrer sur la mise en œuvre de l'AA chez nos clients. Si vous avez de l'expérience dans le domaine de l'AA, y compris la création, le déploiement et la surveillance de modèles, nous aimerions vous compter parmi notre équipe. Une connaissance des solutions infonuagiques (pas nécessairement AWS) et des bonnes pratiques en matière de DevOps est essentielle, car vous travaillerez avec des équipes de scientifiques des données, d'ingénieurs de données et d'architectes pour concevoir de véritables solutions de bout en bout. Vous devez être prêt(e) à découvrir de nouvelles technologies et en avoir l'envie.
Vous fournirez des informations générales et approfondies aux clients et aux partenaires pour les aider à éliminer les contraintes qui les empêchent d'exploiter les services AWS de manière à en tirer une valeur stratégique. Ce rôle exige une implication dans le travail d'équipe, un sens de l'urgence et des compétences en communication. La conception de solutions d'IA/AA fiables, évolutives et performantes nécessite une solide expertise technique, une bonne compréhension des principes fondamentaux de l'informatique et une expérience pratique dans la construction de systèmes distribués à grande échelle.
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Are you excited about building software solutions around large, complex Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL) systems? Want to help the largest global enterprises derive business value through the adoption and automation of Artificial Intelligence (AI)? Eager to learn from many different enterprises' use cases of AWS ML and DL? Thrilled to be a key part of Amazon, who has been investing in Machine Learning for decades - pioneering and shaping the world's AI technology?
At Amazon Web Services (AWS), we're hiring technical Machine Learning Engineers to collaborate with our Data Scientists to deliver ground-breaking solutions for customers. We are looking for Engineers with Data Science experience and Data Scientists with Engineering experience to support our efforts in the Enterprise, IoT, and start-up communities. We want to take your full-stack Data Science know-how to a new level by empowering AWS customers to maximize the benefits they receive through AI/ML on the AWS platform. This means building and operationalizing ML and DL solutions for our customers while helping them adopt modern Machine Learning best practices throughout every stage of their model development lifecycle.
AWS Professional Services is a unique consulting team. We pride ourselves on being customer obsessed and highly focused on the ML enablement of our customers. If you have experience with ML, including building, deploying, and monitoring models, we'd like you to join our team. A familiarity with cloud solutions (not necessarily AWS) and DevOps best practices is key as you will work with teams of Data Scientists, Data Engineers, and Architects to build truly end-to-end solutions. You must be prepared and eager to learn new technologies in this role.
You will provide deep and broad insight to customers and partners to help remove constraints that prevent them from leveraging AWS services to create strategic value. A commitment to team work, hustle, and communication skills are important in this role. Creating reliable, scalable, and high-performance AI/ML solutions requires strong technical expertise, a sound understanding of the fundamentals of Computer Science, and practical experience building large-scale distributed systems.
Key job responsibilities
* Diriger des projets d'apprentissage automatique (AA/IA) complets : compréhension des besoins de l'entreprise, préparation des données, développement de modèles, déploiement et surveillance.
* Concevoir et mettre en œuvre des plateformes de données performantes, fiables et sécurisées.
* Concevoir des solutions et des opérations d'AA évolutives (MLOps) à l'aide des services AWS. Tirer parti des solutions d'IA générative, le cas échéant.
* Créer et évaluer des modèles prédictifs afin de fournir des informations exploitables à des fins de prévision, d'optimisation des ressources et d'analyse des tendances de la clientèle.
* Collaborer avec des équipes interfonctionnelles (DevOps, ingénierie des données, IdO, calcul haute performance) pour préparer, analyser et rendre opérationnels les données et les modèles.
* Agir en tant que conseiller de confiance auprès des clients sur les solutions d'IA et d'AA et les architectures infonuagiques.
* Accompagner et encadrer les débutants afin de favoriser leur développement professionnel.
* Élaborer du contenu technique, tel que des livres blancs et des articles de blog, afin de partager les meilleures pratiques.
* Veiller à ce que les solutions répondent aux normes de l'industrie et aider les clients à faire progresser leurs stratégies d'adoption de l'IA, de l'AA et du nuage.
Il s'agit d'un poste en contact avec la clientèle, avec des déplacements possibles sur les sites des clients, le cas échéant.
---
* Lead end-to-end machine learning (ML/AI) projects, from understanding business needs to data preparation, model development, deployment and monitoring.
* Design and implement data platforms that support high-performance, reliable, and secure data platforms.
* Design scalable ML solutions and operations (MLOps) using AWS services. Leverage Generative AI solutions when applicable.
* Build and evaluate predictive models to provide actionable insights for forecasting, resource optimization, and customer trends.
* Collaborate with cross-functional teams (DevOps, Data Engineering, IoT, HPC) to prepare, analyze, and operationalize data and models.
* Serve as a trusted advisor to customers on AI/ML solutions and cloud architectures
* Coach and mentor junior individuals to support their professional growth.
* Develop technical content, such as white papers and blog posts, to share best practices.
* Ensure solutions meet industry standards and support customers in advancing their AI/ML and cloud adoption strategies.
This is a customer-facing role with potential travel to customer sites as needed.
About the team
À propos d'AWS (English description to follow)
Des expériences diverses
AWS accorde une grande importance à la diversité des expériences. Même si vous ne répondez pas à toutes les qualifications et compétences énumérées dans la description du poste, nous encourageons les candidats à postuler. Si votre carrière débute, si vous n'avez pas suivi un parcours traditionnel ou si vous avez des expériences alternatives, cela ne doit pas vous empêcher de postuler.
Pourquoi AWS ?
Amazon Web Services (AWS) est la plateforme infonuagique la plus complète et la plus amplement adoptée au monde. Nous avons été les pionniers de l'informatique infonuagique et n'avons jamais cessé d'innover. C'est pourquoi nos clients, des startups les plus prospères jusqu'aux entreprises du Fortune 500, font confiance à notre gamme de produits et de services pour faire avancer leurs entreprises.
Une culture d'équipe inclusive
Chez AWS, c'est dans notre nature d'apprendre et d'être curieux. Nos groupes d'affinité dirigés par nos employés favorisent une culture d'inclusion qui nous permet d'être fiers de nos différences. Des événements et des expériences d'apprentissage toujours en cours, notamment les conférences sur la race et l'ethnicité (CORE) et AmazeCon (diversité des genres), nous incitent à ne jamais cesser de valoriser nos différences.
Mentorat et développement de carrière
Nous élevons continuellement la barre de notre performance au plus haut, car nous nous efforçons de devenir le meilleur employeur de la planète. C'est ainsi que vous trouverez que nous avons de nombreuses ressources de partage de connaissances, de mentorat et d'autres ressources de développement de carrière pour vous aider à devenir un professionnel mieux équilibré.
L'équilibre entre vie professionnelle et vie privée
Nous accordons une grande importance à l'équilibre entre la vie professionnelle et la vie privée. La réussite professionnelle ne doit jamais croite en désavantagent la vie personnelle. C'est donc pour ça que la flexibilité d'horaires et de conditions de travail fait partie de notre culture. Lorsque nous nous sentons soutenus autant au travail qu'à la maison, il n'y a rien que nous ne puissions réaliser dans l'environnement de l'infonuagique.
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About the team
Diverse Experiences
Amazon values diverse experiences. Even if you do not meet all of the preferred qualifications and skills listed in the job description, we encourage candidates to apply. If your career is just starting, hasn't followed a traditional path, or includes alternative experiences, don't let it stop you from applying.
Why AWS
Amazon Web Services (AWS) is the world's most comprehensive and broadly adopted cloud platform. We pioneered cloud computing and never stopped innovating - that's why customers from the most successful startups to Global 500 companies trust our robust suite of products and services to power their businesses.
Work/Life Balance
We value work-life harmony. Achieving success at work should never come at the expense of sacrifices at home, which is why we strive for flexibility as part of our working culture. When we feel supported in the workplace and at home, there's nothing we can't achieve in the cloud.
Inclusive Team Culture
Here at AWS, it's in our nature to learn and be curious. Our employee-led affinity groups foster a culture of inclusion that empower us to be proud of our differences. Ongoing events and learning experiences, including our Conversations on Race and Ethnicity (CORE) and AmazeCon (diversity) conferences, inspire us to never stop embracing our uniqueness.
Mentorship and Career Growth
We're continuously raising our performance bar as we strive to become Earth's Best Employer. That's why you'll find endless knowledge-sharing, mentorship and other career-advancing resources here to help you develop into a better-rounded professional.
Basic Qualifications
- Baccalauréat ou expérience équivalente dans un domaine quantitatif (p. ex. informatique, statistiques, mathématiques). Bonne connaissance des méthodes statistiques.
- Plus de 10 ans d'expérience dans l'ingénierie des données ou logicielle, avec une solide compréhension du traitement distribué des données (p. ex. pipelines de données, moteurs de calcul distribués, conception de l'infrastructure d'AA).
- Plus de 5 ans d'expérience dans le développement de plateformes pour la modélisation prédictive, le traitement du langage naturel et l'apprentissage profond, avec une expérience démontrée dans la création, l'hébergement et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique.
- Maîtrise de SQL, Python et d'au moins un langage de programmation supplémentaire (p. ex. Java, Scala, JavaScript, TypeScript). Maîtrise des bibliothèques et des cadres d'AA de pointe tels que scikit-learn, TensorFlow et PyTorch.
- Plus de 2 ans d'expérience dans les services infonuagiques liés à l'apprentissage automatique (p. ex. SageMaker).
- Maîtrise du français et de l'anglais si vous êtes basé à Montréal
- Puisque ce rôle nécessite que l'employé interagisse avec d'autres entités d'Amazon à l'échelle mondiale ainsi qu'avec des employés et intervenants dans d'autres provinces canadiennes, la connaissance du français et de l'anglais est exigée pour ce poste si vous êtes basé à Montréal
- ---
- Bachelor's degree or equivalent experience in a quantitative field (e.g., Computer Science, Statistics, Mathematics). Strong understanding of statistical methods.
- 10+ years of experience in data or software engineering, with a strong understanding of distributed data processing. (e.g. data pipelines, distributed computing engines, ML infrastructure design).
- 5+ years developing platforms for predictive modeling, natural language processing, and deep learning, with a proven track record of building, hosting and deploying machine learning models.
- Proficiency in SQL, Python, and at least one additional programming language (e.g., Java, Scala, JavaScript, TypeScript). Proficient with industry leading ML libraries and frameworks such as scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.
- 2+ year of experience with cloud services related to machine learning (e.g., SageMaker)
- Fluent in French and English if based in Montreal
- Due to the nature of the role that requires interaction with other Amazon entities globally and with Amazon employees and stakeholders in other provinces in Canada, bilingualism French and English is required for this position if based in Montreal
Preferred Qualifications
- Expérience dans un rôle axé sur le client, idéalement dans le domaine du conseil, de la direction d'engagements techniques et de la traduction d'exigences commerciales en solutions de données évolutives. Influence démontrée sur la prise de décision de la haute direction (directeurs, cadres supérieurs et vice-présidents).
- Expérience dans la création de pipelines d'AA en suivant les meilleures pratiques en matière de MLOps, notamment : prétraitement des données, hébergement de modèles, sélection des caractéristiques, réglage d'hyperparamètres, entraînement distribué, entraînement de processeurs graphiques, déploiement, surveillance et réentraînement.
- Expérience de la création d'applications à l'aide d'outils et de technologies d'IA générative (LLM, bases de données vectorielles, orchestrateurs tels que LangChain, ingénierie de requête).
- Expérience des cadres distribués (p. ex. Spark, Hadoop, Kafka, Presto, Flink, S3, HDFS, BD) et compréhension de JVM ou des environnements d'exécution similaires.
- Expérience dans le développement d'infrastructures en tant que code (p. ex. CloudFormation, CDK, Terraform), de conteneurs et de pipelines CI/CD.
- Expérience des outils MLOps (p. ex. MLFlow, Kubeflow, DVC) et des outils d'orchestration (p. ex. Airflow, AWS Step Functions).
- ---
- Experience in a customer-facing role, ideally in consulting, leading technical engagements, and translating business requirements into scalable data solutions. Proven record of impact with senior leadership (director, c-level and VP) decision making.
- Experience building ML pipelines with best MLOps practices, including: data preprocessing, model hosting, feature selection, hyperparameter tuning, distributed training, GPU training, deployment, monitoring, and retraining.
- Experience building applications using Generative AI tools and technologies (LLMs, Vector Stores, Orchestrators such as LangChain, Prompt Engineering)
- Experience with distributed frameworks (e.g. Spark, Hadoop, Kafka, Presto, Flink, S3, HDFS, DBs) and understanding of JVM or similar runtime.
- Experience developing Infrastructure as Code (e.g., CloudFormation, CDK, Terraform), Containers and CI/CD Pipelines
- Experience with MLOps tools (e.g., MLFlow, Kubeflow, DVC) and orchestration tools (e.g., Airflow, AWS Step Functions).
Amazon is an equal opportunity employer and does not discriminate on the basis of protected veteran status, disability, or other legally protected status.
Amazon est un employeur garantissant l'égalité des chances et ne fait aucune discrimination sur la base du statut d'ancien combattant protégé, d'un handicap ou de tout autre statut protégé par la loi.
Notre culture inclusive permet aux Amazoniens d'offrir les meilleurs résultats à nos clients. Si vous avez un handicap et que vous avez besoin de mesures d'adaptation ou d'adaptation en milieu de travail pendant le processus de candidature et d'embauche, y compris du soutien pour l'entrevue ou le processus d'intégration, veuillez visiter pour plus d'informations. Si le pays ou la région dans lequel vous postulez ne figure pas dans la liste, veuillez communiquer avec votre partenaire de recrutement.
Our inclusive culture empowers Amazonians to deliver the best results for our customers. If you have a disability and need a workplace accommodation or adjustment during the application and hiring process, including support for the interview or onboarding process, please visit for more information. If the country/region you're applying in isn't listed, please contact your Recruiting Partner.
The base salary for this position ranges from $126,000/year up to $210,400/year. Salary is based on a number of factors and may vary depending on job-related knowledge, skills, and experience. Amazon is a total compensation company. Dependent on the position offered, equity, sign-on payments, and other forms of compensation may be provided as part of a total compensation package, in addition to a full range of medical, financial, and/or other benefits. Applicants should apply via our internal or external career site.

Description
Êtes-vous enthousiaste à l'idée de créer des solutions logicielles autour de grands systèmes complexes d'apprentissage automatique (AA) et d'apprentissage profond (AP)? Vous souhaitez aider les plus grandes entreprises mondiales à tirer une valeur commerciale de l'adoption et de l'automatisation de l'intelligence artificielle (IA)? Vous souhaitez parfaire vos connaissances au contact des cas d'utilisation de l'AA et de l'AP d'AWS mis en œuvre dans de nombreuses entreprises? Vous êtes ravi à l'idée d'être un élément clé d'Amazon, entreprise pionnière qui façonne la technologie mondiale de l'IA et investit dans l'apprentissage automatique depuis des décennies?
Chez Amazon Web Services (AWS), nous recrutons des ingénieurs techniques en apprentissage automatique, qui collaboreront avec nos scientifiques des données afin de fournir des solutions révolutionnaires aux clients. Nous recherchons des ingénieurs ayant une expérience dans la science des données et des scientifiques des données ayant une expérience dans l'ingénierie pour soutenir nos efforts auprès du milieu de l'Internet des objets (IdO), des corporations et des jeunes entreprises. Nous voulons faire passer votre savoir-faire en science des données à un niveau supérieur, tout en maximisant pour les clients les avantages de l'IA et de l'AA sur la plateforme AWS. Cela signifie concevoir et opérationnaliser des solutions d'AA et d'AP pour nos clients, tout en les aidant à adopter les bonnes pratiques actuelles en matière d'apprentissage automatique, et ce, à chaque étape du cycle de développement de leurs modèles.
Les services professionnels AWS constituent une équipe de consultants unique en son genre. Nous sommes fiers d'être préoccupés par le client et de nous concentrer sur la mise en œuvre de l'AA chez nos clients. Si vous avez de l'expérience dans le domaine de l'AA, y compris la création, le déploiement et la surveillance de modèles, nous aimerions vous compter parmi notre équipe. Une connaissance des solutions infonuagiques (pas nécessairement AWS) et des bonnes pratiques en matière de DevOps est essentielle, car vous travaillerez avec des équipes de scientifiques des données, d'ingénieurs de données et d'architectes pour concevoir de véritables solutions de bout en bout. Vous devez être prêt(e) à découvrir de nouvelles technologies et en avoir l'envie.
Vous fournirez des informations générales et approfondies aux clients et aux partenaires pour les aider à éliminer les contraintes qui les empêchent d'exploiter les services AWS de manière à en tirer une valeur stratégique. Ce rôle exige une implication dans le travail d'équipe, un sens de l'urgence et des compétences en communication. La conception de solutions d'IA/AA fiables, évolutives et performantes nécessite une solide expertise technique, une bonne compréhension des principes fondamentaux de l'informatique et une expérience pratique dans la construction de systèmes distribués à grande échelle.
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Are you excited about building software solutions around large, complex Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL) systems? Want to help the largest global enterprises derive business value through the adoption and automation of Artificial Intelligence (AI)? Eager to learn from many different enterprises' use cases of AWS ML and DL? Thrilled to be a key part of Amazon, who has been investing in Machine Learning for decades - pioneering and shaping the world's AI technology?
At Amazon Web Services (AWS), we're hiring technical Machine Learning Engineers to collaborate with our Data Scientists to deliver ground-breaking solutions for customers. We are looking for Engineers with Data Science experience and Data Scientists with Engineering experience to support our efforts in the Enterprise, IoT, and start-up communities. We want to take your full-stack Data Science know-how to a new level by empowering AWS customers to maximize the benefits they receive through AI/ML on the AWS platform. This means building and operationalizing ML and DL solutions for our customers while helping them adopt modern Machine Learning best practices throughout every stage of their model development lifecycle.
AWS Professional Services is a unique consulting team. We pride ourselves on being customer obsessed and highly focused on the ML enablement of our customers. If you have experience with ML, including building, deploying, and monitoring models, we'd like you to join our team. A familiarity with cloud solutions (not necessarily AWS) and DevOps best practices is key as you will work with teams of Data Scientists, Data Engineers, and Architects to build truly end-to-end solutions. You must be prepared and eager to learn new technologies in this role.
You will provide deep and broad insight to customers and partners to help remove constraints that prevent them from leveraging AWS services to create strategic value. A commitment to team work, hustle, and communication skills are important in this role. Creating reliable, scalable, and high-performance AI/ML solutions requires strong technical expertise, a sound understanding of the fundamentals of Computer Science, and practical experience building large-scale distributed systems.
Key job responsibilities
* Diriger des projets d'apprentissage automatique (AA/IA) complets : compréhension des besoins de l'entreprise, préparation des données, développement de modèles, déploiement et surveillance.
* Concevoir et mettre en œuvre des plateformes de données performantes, fiables et sécurisées.
* Concevoir des solutions et des opérations d'AA évolutives (MLOps) à l'aide des services AWS. Tirer parti des solutions d'IA générative, le cas échéant.
* Créer et évaluer des modèles prédictifs afin de fournir des informations exploitables à des fins de prévision, d'optimisation des ressources et d'analyse des tendances de la clientèle.
* Collaborer avec des équipes interfonctionnelles (DevOps, ingénierie des données, IdO, calcul haute performance) pour préparer, analyser et rendre opérationnels les données et les modèles.
* Agir en tant que conseiller de confiance auprès des clients sur les solutions d'IA et d'AA et les architectures infonuagiques.
* Accompagner et encadrer les débutants afin de favoriser leur développement professionnel.
* Élaborer du contenu technique, tel que des livres blancs et des articles de blog, afin de partager les meilleures pratiques.
* Veiller à ce que les solutions répondent aux normes de l'industrie et aider les clients à faire progresser leurs stratégies d'adoption de l'IA, de l'AA et du nuage.
Il s'agit d'un poste en contact avec la clientèle, avec des déplacements possibles sur les sites des clients, le cas échéant.
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* Lead end-to-end machine learning (ML/AI) projects, from understanding business needs to data preparation, model development, deployment and monitoring.
* Design and implement data platforms that support high-performance, reliable, and secure data platforms.
* Design scalable ML solutions and operations (MLOps) using AWS services. Leverage Generative AI solutions when applicable.
* Build and evaluate predictive models to provide actionable insights for forecasting, resource optimization, and customer trends.
* Collaborate with cross-functional teams (DevOps, Data Engineering, IoT, HPC) to prepare, analyze, and operationalize data and models.
* Serve as a trusted advisor to customers on AI/ML solutions and cloud architectures
* Coach and mentor junior individuals to support their professional growth.
* Develop technical content, such as white papers and blog posts, to share best practices.
* Ensure solutions meet industry standards and support customers in advancing their AI/ML and cloud adoption strategies.
This is a customer-facing role with potential travel to customer sites as needed.
About the team
À propos d'AWS (English description to follow)
Des expériences diverses
AWS accorde une grande importance à la diversité des expériences. Même si vous ne répondez pas à toutes les qualifications et compétences énumérées dans la description du poste, nous encourageons les candidats à postuler. Si votre carrière débute, si vous n'avez pas suivi un parcours traditionnel ou si vous avez des expériences alternatives, cela ne doit pas vous empêcher de postuler.
Pourquoi AWS ?
Amazon Web Services (AWS) est la plateforme infonuagique la plus complète et la plus amplement adoptée au monde. Nous avons été les pionniers de l'informatique infonuagique et n'avons jamais cessé d'innover. C'est pourquoi nos clients, des startups les plus prospères jusqu'aux entreprises du Fortune 500, font confiance à notre gamme de produits et de services pour faire avancer leurs entreprises.
Une culture d'équipe inclusive
Chez AWS, c'est dans notre nature d'apprendre et d'être curieux. Nos groupes d'affinité dirigés par nos employés favorisent une culture d'inclusion qui nous permet d'être fiers de nos différences. Des événements et des expériences d'apprentissage toujours en cours, notamment les conférences sur la race et l'ethnicité (CORE) et AmazeCon (diversité des genres), nous incitent à ne jamais cesser de valoriser nos différences.
Mentorat et développement de carrière
Nous élevons continuellement la barre de notre performance au plus haut, car nous nous efforçons de devenir le meilleur employeur de la planète. C'est ainsi que vous trouverez que nous avons de nombreuses ressources de partage de connaissances, de mentorat et d'autres ressources de développement de carrière pour vous aider à devenir un professionnel mieux équilibré.
L'équilibre entre vie professionnelle et vie privée
Nous accordons une grande importance à l'équilibre entre la vie professionnelle et la vie privée. La réussite professionnelle ne doit jamais croite en désavantagent la vie personnelle. C'est donc pour ça que la flexibilité d'horaires et de conditions de travail fait partie de notre culture. Lorsque nous nous sentons soutenus autant au travail qu'à la maison, il n'y a rien que nous ne puissions réaliser dans l'environnement de l'infonuagique.
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About the team
Diverse Experiences
Amazon values diverse experiences. Even if you do not meet all of the preferred qualifications and skills listed in the job description, we encourage candidates to apply. If your career is just starting, hasn't followed a traditional path, or includes alternative experiences, don't let it stop you from applying.
Why AWS
Amazon Web Services (AWS) is the world's most comprehensive and broadly adopted cloud platform. We pioneered cloud computing and never stopped innovating - that's why customers from the most successful startups to Global 500 companies trust our robust suite of products and services to power their businesses.
Work/Life Balance
We value work-life harmony. Achieving success at work should never come at the expense of sacrifices at home, which is why we strive for flexibility as part of our working culture. When we feel supported in the workplace and at home, there's nothing we can't achieve in the cloud.
Inclusive Team Culture
Here at AWS, it's in our nature to learn and be curious. Our employee-led affinity groups foster a culture of inclusion that empower us to be proud of our differences. Ongoing events and learning experiences, including our Conversations on Race and Ethnicity (CORE) and AmazeCon (diversity) conferences, inspire us to never stop embracing our uniqueness.
Mentorship and Career Growth
We're continuously raising our performance bar as we strive to become Earth's Best Employer. That's why you'll find endless knowledge-sharing, mentorship and other career-advancing resources here to help you develop into a better-rounded professional.
Basic Qualifications
- Baccalauréat ou expérience équivalente dans un domaine quantitatif (p. ex. informatique, statistiques, mathématiques). Bonne connaissance des méthodes statistiques.
- Plus de 10 ans d'expérience dans l'ingénierie des données ou logicielle, avec une solide compréhension du traitement distribué des données (p. ex. pipelines de données, moteurs de calcul distribués, conception de l'infrastructure d'AA).
- Plus de 5 ans d'expérience dans le développement de plateformes pour la modélisation prédictive, le traitement du langage naturel et l'apprentissage profond, avec une expérience démontrée dans la création, l'hébergement et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique.
- Maîtrise de SQL, Python et d'au moins un langage de programmation supplémentaire (p. ex. Java, Scala, JavaScript, TypeScript). Maîtrise des bibliothèques et des cadres d'AA de pointe tels que scikit-learn, TensorFlow et PyTorch.
- Plus de 2 ans d'expérience dans les services infonuagiques liés à l'apprentissage automatique (p. ex. SageMaker).
- Maîtrise du français et de l'anglais si vous êtes basé à Montréal
- Puisque ce rôle nécessite que l'employé interagisse avec d'autres entités d'Amazon à l'échelle mondiale ainsi qu'avec des employés et intervenants dans d'autres provinces canadiennes, la connaissance du français et de l'anglais est exigée pour ce poste si vous êtes basé à Montréal
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- Bachelor's degree or equivalent experience in a quantitative field (e.g., Computer Science, Statistics, Mathematics). Strong understanding of statistical methods.
- 10+ years of experience in data or software engineering, with a strong understanding of distributed data processing. (e.g. data pipelines, distributed computing engines, ML infrastructure design).
- 5+ years developing platforms for predictive modeling, natural language processing, and deep learning, with a proven track record of building, hosting and deploying machine learning models.
- Proficiency in SQL, Python, and at least one additional programming language (e.g., Java, Scala, JavaScript, TypeScript). Proficient with industry leading ML libraries and frameworks such as scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.
- 2+ year of experience with cloud services related to machine learning (e.g., SageMaker)
- Fluent in French and English if based in Montreal
- Due to the nature of the role that requires interaction with other Amazon entities globally and with Amazon employees and stakeholders in other provinces in Canada, bilingualism French and English is required for this position if based in Montreal
Preferred Qualifications
- Expérience dans un rôle axé sur le client, idéalement dans le domaine du conseil, de la direction d'engagements techniques et de la traduction d'exigences commerciales en solutions de données évolutives. Influence démontrée sur la prise de décision de la haute direction (directeurs, cadres supérieurs et vice-présidents).
- Expérience dans la création de pipelines d'AA en suivant les meilleures pratiques en matière de MLOps, notamment : prétraitement des données, hébergement de modèles, sélection des caractéristiques, réglage d'hyperparamètres, entraînement distribué, entraînement de processeurs graphiques, déploiement, surveillance et réentraînement.
- Expérience de la création d'applications à l'aide d'outils et de technologies d'IA générative (LLM, bases de données vectorielles, orchestrateurs tels que LangChain, ingénierie de requête).
- Expérience des cadres distribués (p. ex. Spark, Hadoop, Kafka, Presto, Flink, S3, HDFS, BD) et compréhension de JVM ou des environnements d'exécution similaires.
- Expérience dans le développement d'infrastructures en tant que code (p. ex. CloudFormation, CDK, Terraform), de conteneurs et de pipelines CI/CD.
- Expérience des outils MLOps (p. ex. MLFlow, Kubeflow, DVC) et des outils d'orchestration (p. ex. Airflow, AWS Step Functions).
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- Experience in a customer-facing role, ideally in consulting, leading technical engagements, and translating business requirements into scalable data solutions. Proven record of impact with senior leadership (director, c-level and VP) decision making.
- Experience building ML pipelines with best MLOps practices, including: data preprocessing, model hosting, feature selection, hyperparameter tuning, distributed training, GPU training, deployment, monitoring, and retraining.
- Experience building applications using Generative AI tools and technologies (LLMs, Vector Stores, Orchestrators such as LangChain, Prompt Engineering)
- Experience with distributed frameworks (e.g. Spark, Hadoop, Kafka, Presto, Flink, S3, HDFS, DBs) and understanding of JVM or similar runtime.
- Experience developing Infrastructure as Code (e.g., CloudFormation, CDK, Terraform), Containers and CI/CD Pipelines
- Experience with MLOps tools (e.g., MLFlow, Kubeflow, DVC) and orchestration tools (e.g., Airflow, AWS Step Functions).
Amazon est un employeur garantissant l'égalité des chances et ne fait aucune discrimination sur la base du statut d'ancien combattant protégé, d'un handicap ou de tout autre statut protégé par la loi.
Notre culture inclusive permet aux Amazoniens d'offrir les meilleurs résultats à nos clients. Si vous avez un handicap et que vous avez besoin de mesures d'adaptation ou d'adaptation en milieu de travail pendant le processus de candidature et d'embauche, y compris du soutien pour l'entrevue ou le processus d'intégration, veuillez visiter pour plus d'informations. Si le pays ou la région dans lequel vous postulez ne figure pas dans la liste, veuillez communiquer avec votre partenaire de recrutement.
Amazon is an equal opportunity employer and does not discriminate on the basis of protected veteran status, disability, or other legally protected status.
Our inclusive culture empowers Amazonians to deliver the best results for our customers. If you have a disability and need a workplace accommodation or adjustment during the application and hiring process, including support for the interview or onboarding process, please visit for more information. If the country/region you're applying in isn't listed, please contact your Recruiting Partner.
The base salary for this position ranges from $126,000/year up to $210,400/year. Salary is based on a number of factors and may vary depending on job-related knowledge, skills, and experience. Amazon is a total compensation company. Dependent on the position offered, equity, sign-on payments, and other forms of compensation may be provided as part of a total compensation package, in addition to a full range of medical, financial, and/or other benefits. Applicants should apply via our internal or external career site.