Ingénieur(e) Forward Deployed, Google Cloud, expert(e) en IA

Valtech•Montreal, QC

17h•Remote

About The Position

À Valtech, vous trouverez un environnement propice à l’apprentissage continu, à l’impact concret et à la croissance professionnelle. Que vous développiez de nouvelles solutions digitales, remettiez en question les idées reçues ou construisiez la prochaine génération d’expériences client, votre travail contribuera à transformer les secteurs d'activité. Nous sommes fiers de: Notre travail et l'innovation que nous encourageons, Nos valeurs : « share, dare, care », Une culture d'entreprise qui favorise la créativité, la diversité et l'autonomie, Notre structure mondiale sans frontières, qui permet une collaboration fluide. La maîtrise de l'anglais est requise, car le rôle implique des communications régulières avec des clients et des collègues situés à l'extérieur du Québec. Veuillez noter que nous acceptons uniquement les candidatures provenant de la province de Québec pour ce poste. La maîtrise de l’anglais est nécessaire, car le poste implique une collaboration avec des équipes situées dans le reste des Amériques et occasionnellement en Europe. Nous recherchons un(e) ingénieur(e) Forward Deployed (FDE) possédant une expertise approfondie de Google Cloud et de l’IA appliquée afin de travailler directement avec nos clients d’entreprise et de transformer les capacités d’IA de pointe en systèmes prêts pour la production. Ce rôle s’adresse à un(e) ingénieur(e) à l’aise dans des environnements ambigus, capable de coder aux côtés des équipes clients et de prendre en charge des initiatives IA de bout en bout — de la découverte technique à l’architecture, au développement, au déploiement et à la transition opérationnelle. Le ou la candidat(e) idéal(e) a déjà livré des solutions d’IA agentique sur Google Cloud, maîtrise Vertex AI et Gemini, et est à l’aise avec l’architecture de systèmes multi-agents, les pipelines RAG et les intégrations par appels d’outils dans des environnements d’entreprise complexes. Vous agirez comme un(e) bâtisseur(se) intégré(e) — et non comme un(e) conseiller(ère) — en écrivant du code de production, en déboguant des systèmes en direct et en co-développant avec l’équipe d’ingénierie du client afin d’instaurer les meilleures pratiques d’ingénierie de niveau Google et d’accélérer l’adoption de l’IA. Ce poste est entièrement à distance et peut nécessiter des déplacements occasionnels.

Requirements

Baccalaurat en génie, en informatique, dans un domaine connexe, ou expérience pratique équivalente.
Plus de 5 ans d’expérience en développement logiciel avec Python, TypeScript ou des langages comparables, avec une expérience démontrée de livraison de code prêt pour la production à des clients internes ou externes.
Expérience pratique dans l’architecture et le déploiement de systèmes d’IA sur Google Cloud Platform (GCP), incluant : Vertex AI — déploiement de modèles, flux de fine-tuning, évaluation et observabilité au niveau de la plateforme.
Modèles Gemini — ingénierie de prompts, sorties structurées, appels de fonctions/outils et cas d’utilisation multimodaux.
BigQuery et Cloud Storage — comme sources de données et d’ancrage contextuel pour les charges de travail IA.
Cloud Run, Cloud Functions et Pub/Sub — pour le déploiement et l’orchestration de services agentiques.
Gemini Enterprise Agent Platform — conception, configuration et déploiement d’agents de niveau entreprise, ancrage sur les sources de données des clients, intégration d’outils et de connecteurs
Expérience démontrée dans le développement de solutions agentiques et alimentées par l’IA en production, incluant : Développement d’applications LLM — ingénierie de prompts, développement d’agents et cadres d’évaluation.
Architectures RAG — bases de données vectorielles, stratégies de segmentation (chunking) et évaluation de la récupération d’information.
Pipelines de données — ingestion de données structurées et non structurées pour alimenter des solutions IA de niveau entreprise.
Expérience dans le déploiement de ressources cloud à l’aide de Terraform ou d’outils similaires d’infrastructure as code.
Expérience dans la direction d’ateliers de découverte technique avec des parties prenantes d’affaires et des équipes d’ingénierie afin de définir les exigences IA et de transformer des objectifs d’affaires ambigus en feuilles de route techniques.
Expérience dans l’intégration de systèmes d’IA avec l’infrastructure TI d’entreprise, incluant des API authentifiées, des systèmes de données hérités et des périmètres de sécurité corporatifs.
Capacité à voyager jusqu’à 50 % du temps sur les sites des clients.
Maîtrise de l’IA appliquée à la productivité
Excellentes aptitudes en communication, incluant la capacité d’expliquer des concepts complexes d’IA et d’architecture à des ingénieurs hautement techniques ainsi qu’à des dirigeants non techniques.

Nice To Haves

Maîtrise ou doctorat en IA, en informatique, en apprentissage automatique ou dans un domaine technique connexe.
Expérience dans la mise en œuvre de systèmes multi-agents à l’aide de frameworks tels que Google Agent Development Kit (ADK), LangGraph ou CrewAI, ainsi que de modèles d’agents complexes incluant ReAct, l’auto-réflexion et la délégation hiérarchique.
Expérience pratique dans la conception et le déploiement de serveurs Model Context Protocol (MCP), de protocoles d’appel d’outils et d’écosystèmes de connecteurs pour les systèmes agentiques.
Connaissance des métriques opérationnelles « natives aux LLM » (jetons/seconde, coût par requête, délai avant le premier jeton) et des techniques d’optimisation de la gestion d’état, du traçage granulaire et de la propagation des identifiants de conversation à travers des microservices.
Expérience démontrée dans le dépannage de systèmes d’IA en production à fort trafic pendant des périodes critiques.
Expérience dans l’architecture de solutions IA au sein d’infrastructures complexes, incluant la souveraineté des données, la gouvernance sécurisée et les environnements isolés (« air-gapped ») ou réglementés.
Expérience dans la conception d’interfaces destinées aux utilisateurs pour les systèmes IA et agentiques, avec une attention particulière portée à l’ingénierie du contexte, à la transparence et à l’explicabilité.
Expérience dans la direction d’initiatives à l’échelle organisationnelle (p. ex. migrations vers de nouvelles piles IA, programmes d’accélération de la vélocité en ingénierie) générant des améliorations mesurables de la productivité des équipes d’ingénierie et des résultats d’affaires.
Expérience comme promoteur(trice) du développement logiciel assisté par IA, incluant l’introduction d’assistants de codage IA auprès des équipes d’ingénierie d’entreprise et le développement de meilleures pratiques internes pour leur utilisation.
Certifications Google Cloud : Google Cloud Professional Machine Learning Engineer, Google Cloud Professional Cloud Architect, Google Cloud Professional Data Engineer
Connaissance du développement d’applications full stack et de la conception d’API REST/GraphQL.

Responsibilities

S’intégrer aux équipes d’ingénierie des clients et diriger des ateliers de découverte technique avec les parties prenantes d’affaires, les responsables de l’ingénierie et les équipes de sécurité afin de transformer des problèmes d’affaires ambigus en architectures IA claires et en plans de livraison concrets.
Architecturer, développer et livrer des solutions d’IA agentique prêtes pour la production sur Google Cloud — incluant des systèmes multi-agents, des serveurs MCP, des sous-agents, des compétences, des connecteurs, des wrappers agentiques et des garde-fous de sécurité — permettant aux clients de passer des projets pilotes à une valeur d’affaires mesurable.
Concevoir et mettre en œuvre des pipelines de génération augmentée par récupération (RAG) et des architectures d’ancrage contextuel, incluant les stratégies de segmentation (chunking), les bases de données vectorielles et l’optimisation des embeddings afin de réduire les hallucinations et d’assurer la qualité des réponses.
Construire la « couche connective » entre les produits IA de Google et l’infrastructure des clients, y compris les API, les silos de données hérités, la gestion des identités et les périmètres de sécurité.
Mettre en œuvre des modèles multi-agents tels que ReAct, l’auto-réflexion et la délégation hiérarchique à l’aide de frameworks comme Google Agent Development Kit (ADK) ou LangGraph.
Créer des pipelines d’évaluation haute performance et des cadres d’observabilité pour les systèmes agentiques, avec une attention particulière portée à la précision, à la sécurité, à la latence, au coût par requête et au nombre de jetons par seconde.
Déboguer la logique des agents et optimiser la sélection des outils dans des environnements en production à fort trafic, notamment en retraçant les identifiants de conversation et de requête à travers des microservices afin de résoudre les défaillances de production.
Co-développer avec les équipes d’ingénierie des clients et agir comme promoteur(trice) actif(ve) du développement assisté par IA, en introduisant et en opérationnalisant des outils de programmation IA afin d’accélérer la livraison et d’élever les pratiques d’ingénierie.
Assurer un transfert structuré vers l’équipe du client, garantissant la prise en charge à long terme, la documentation et l’adoption par les utilisateurs finaux après la fin du mandat.
Rédiger et maintenir à jour la documentation technique, les registres de décisions d’architecture et les résultats d’évaluation pour tous les mandats assignés.

Benefits

Programme d’avantages sociaux complet
Régime d’assurance complet (Or, Argent ou Bronze)
Assurances invalidité de courte et de longue durée
Dialogue via Sun Life (services de soins de santé virtuels, Programme d’aide aux employés et à leur famille, programme de soutien en santé mentale)
Compte de dépenses personnel de $500
Régime de retraite (Valtech égalera 100% des contributions à votre REER par l’entremise d’un Régime de participation différée aux bénéfices (RPDB), jusqu’à un maximum de 4 %)
Programme de vacances flexibles
Remboursement de technologie personnelle — $30/mois
Fermeture durant les vacances d’hiver
Horaires flexibles