Développeur·euse logiciel sénior, Data et MLOps

Tes principales responsabilités

• Concevoir, développer et livrer des solutions logicielles, des solutions de données et des solutions d’apprentissage machine évolutives pour des projets clients
• Identifier des solutions à des problèmes transversaux en utilisant ton expérience en développement logiciel, data engineering et MLOps
• Concevoir, planifier et mettre en place des pipelines de données, des workflows ML et l’infrastructure cloud ou sur site qui les soutient
• Développer des solutions de bout en bout alignées avec les spécifications et la documentation
• Construire et améliorer des pipelines CI/CD, des pipelines de données, des workflows de déploiement de modèles et des pratiques d’automatisation
• Contribuer à des environnements conteneurisés, virtualisés et cloud-native qui soutiennent des charges de travail en données et en ML
• Soutenir des initiatives de modernisation en améliorant l’architecture, les tests, le déploiement, l’observabilité, la qualité des données et la maintenabilité
• Définir, documenter et communiquer des besoins non fonctionnels comme la performance, la fiabilité, la sécurité, la scalabilité et la maintenabilité
• Soutenir les pratiques liées au cycle de vie ML, comme le suivi des expérimentations, le versionnement des modèles, la validation, le déploiement, la promotion, le rollback et le monitoring
• Accompagner tes collègues sur les bonnes pratiques en développement logiciel, data engineering, MLOps et livraison
• Prendre des initiatives, être responsable de tes livrables de bout en bout et bien gérer les priorités
• Maintenir et renforcer les standards de qualité et les bonnes pratiques en développement logiciel
• Rechercher, tester et mettre en place de nouvelles techniques, de nouveaux outils et de nouvelles technologies
• Conseiller les clients sur la direction technique, les compromis, l’architecture, les plateformes de données et la conception de solutions ML

 

Le profil idéal

5 ans et plus d’expérience en développement logiciel, incluant une expérience récente et concrète en data engineering, MLOps ou systèmes ML en production
Baccalauréat, diplôme collégial, certification dans un domaine lié au logiciel, ou expérience équivalente
Français intermédiaire ou conversationnel au minimum
Solide expérience en développement backend
Bon jugement technique et capacité à prendre des décisions architecturales pragmatiques
Expérience dans la construction ou le soutien de pipelines de données, de plateformes de données ou de workflows de déploiement ML
Expérience de collaboration directe avec des clients ou des parties prenantes
Capacité à accompagner les membres de l’équipe et à contribuer à la qualité de la livraison technique
Aisance dans les contextes ambigus, avec la capacité d’apporter de la structure à des problèmes complexes

Tu maîtrises ces technologies

Au moins une plateforme cloud majeure comme AWS, Azure ou Google Cloud
Au moins un langage serveur majeur comme Python, Java, Node.js/TypeScript, Go, C# ou un langage similaire
Au moins une plateforme majeure de data engineering comme Databricks, Snowflake, BigQuery, Microsoft Fabric ou une plateforme similaire
Le développement backend, la conception d’API et les systèmes distribués
L’orchestration de pipelines de données, le contrôle de version, la validation des données, les pipelines de features ou les feature stores
Les pratiques liées au cycle de vie ML, comme le suivi des expérimentations, le versionnement des modèles, la validation, le déploiement, la promotion, le rollback et le monitoring
Les pipelines CI/CD et l’automatisation des déploiements
L’infrastructure as code et les outils de provisionnement comme Terraform, CDK, CloudFormation, Bicep, Ansible ou des outils similaires
La virtualisation et la conteneurisation, idéalement dans un écosystème Linux
Docker et des outils d’orchestration comme Kubernetes ou Docker Compose
Les microservices, les systèmes serverless ou les architectures cloud-native
Les outils et services de monitoring et d’observabilité
Les pratiques de tests comme les tests unitaires, d’intégration, fonctionnels, end-to-end ou de charge
Les méthodologies modernes de développement comme Agile, Scrum, XP, Kanban, Shape Up, etc.
La compréhension, l’estimation et l’optimisation des coûts cloud

Si tu as de l’expérience avec ceux-ci, c’est un plus

Un framework ou une librairie frontend moderne comme React, Angular, Svelte, Vue, Remix ou un outil similaire
Le développement web full-stack
Le LLMOps, les systèmes RAG, les bases de données vectorielles ou le déploiement d’applications GenAI
L’edge computing, l’IoT, la robotique, les systèmes industriels ou des logiciels liés au matériel
Des environnements de simulation ou des outils développeurs qui accélèrent la livraison
Le stockage d’objets en mémoire, les systèmes de cache et les systèmes de files de messages
Les architectures événementielles ou les systèmes de messagerie comme MQTT, Kafka, RabbitMQ, Redis ou des outils similaires
L’architecture hexagonale
Le Domain-Driven Design
Les systèmes à haute disponibilité
Le leadership technique dans des projets clients
La sécurité applicative, la réseautique, l’identité ou les enjeux de conformité

Ce que nous offrons

Salaire compétitif et contribution à ton régime d’épargne-retraite (REER)
Horaire flexible et liberté dans ta façon de travailler
Possibilité de travailler de n’importe où jusqu’à 8 semaines par année
Congé sabbatique payé
Compte de dépenses pour le bien-être et la productivité
Programme parental
Activités
Formations
Et plus encore…