Ingénieur en machine learning/Machine Learning Engineer, ProServe Shared Delivery Team - Data & AI

Amazon • Vancouver, BC

1d • CA$99,900 - CA$166,900 • Hybrid

About The Position

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 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.

Requirements

• Expérience dans la mise en œuvre des services AWS dans divers environnements informatiques distribués.
• Plus de 5 ans d'expérience en architecture et implémentation de solutions cloud.
• Plus de 5 ans d'expérience en génie des données, des logiciels ou de l'apprentissage machine, avec une solide compréhension de l'informatique distribuée (p. ex. pipelines de données, entraînement et inférence distribués, conception d'infrastructures d'apprentissage automatique).
• Plus de 3 ans d'expérience dans le développement de plateformes de modélisation prédictive, de traitement automatique du langage naturel et d'apprentissage profond, avec une expérience avérée de la création, de l'hébergement et du déploiement de modèles d'apprentissage automatique sur des services infonuagiques (p. ex. Amazon SageMaker ou services infonuagiques similaires).
• Plus de 3 ans d'expérience en développement avec SQL, Python et au moins un autre langage de programmation (p. ex. Java, Scala, JavaScript, TypeScript).
• Maîtrise des principales bibliothèques et cadres d'apprentissage machine tels que TensorFlow et PyTorch.
• En raison de la nature du poste, qui exige des interactions avec d'autres entités Amazon à l'échelle mondiale et avec les employés et les parties prenantes d'Amazon dans d'autres provinces canadiennes, le bilinguisme français-anglais est requis pour ce poste si le candidat réside au Québec.

Nice To Haves

• Plus de 5 ans d'expérience en implémentation informatique
• Expérience et expertise technique (conception et implémentation) des technologies d'infonuagique
• Expérience en pilotage de la conception, du développement et du déploiement de logiciels d'entreprise à grande échelle ou expérience pratique récente en infrastructure technologique, réseau, calcul, stockage et virtualisation
• Expérience AWS souhaitée, avec une maîtrise d'une large gamme 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 de sécurité et de conformité courantes (par exemple, HIPAA, RGPD)
• Excellentes compétences en communication, avec la capacité d'expliquer des concepts techniques à des publics techniques et non techniques
• Expérience en création de pipelines de ML avec les meilleures pratiques MLOps, notamment : prétraitement des données, hébergement des modèles, sélection des caractéristiques, optimisation des hyperparamètres, entraînement distribué, entraînement GPU, déploiement, surveillance, etc. Recyclage.
• Expérience des outils MLOps (par exemple, MLFlow, Kubeflow) et des outils d'orchestration (par exemple, Airflow, AWS Step Functions).
• Expérience dans le développement d'applications utilisant des outils et des technologies d'IA générative (LLM, Vector Stores, orchestrateurs tels que LangChain, Prompt Engineering).
• Expérience du développement d'infrastructure en tant que code (par exemple, CloudFormation, CDK, Terraform), de conteneurs et de pipelines CI/CD.

Responsibilities

• 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.
• Conception et implémentation de pipelines d'apprentissage automatique prenant en charge des charges de travail ML haute performance, fiables, évolutives et sécurisées.
• Architecture de solutions ML évolutives et d'opérations ML (MLOps) via les services AWS, en utilisant des solutions GenIA lorsque pertinent.
• Collaboration avec des équipes transverses (Science appliquée, DevOps, Ingénierie des données, Infrastructure cloud, Applications) pour préparer, analyser et opérationnaliser données et modèles IA/AA.
• Conseil stratégique aux clients sur les architectures cloud et solutions IA/AA/GenIA en tant qu'expert de confiance.
• Partage des connaissances et bonnes pratiques au sein de l'organisation via mentorat, formations, publications et création d'artefacts réutilisables.
• Garantie de conformité aux normes de l'industrie et accompagnement des clients dans l'avancement de leurs stratégies IA/AA, GenIA et cloud.

Benefits

• assurance maladie (soins médicaux, dentaires, vision, ordonnance, assurance-vie de base et assurance DMA)
• régime enregistré d'épargne-retraite (REER)
• régime de participation différée aux bénéfices (RPDB)
• congés payés
• autres ressources visant à améliorer la santé et le bien-être

What This Job Offers

• Job Type: Full-time
• Career Level: Senior
• Education Level: No Education Listed