Développeur·euse logiciel sénior, Data et MLOps

Nous sommes une entreprise de technologie en plein essor, spécialisée dans le développement agile. Au cœur de tout ce que nous faisons, il y a les gens; c’est ce qui nous tient à cœur. Nous nous soucions sincèrement des clients et de leur environnement, et nous avons à cœur les grands rêves, les aspirations et l’avancement professionnel de chaque membre de notre équipe.

Nous croyons fermement que l’union fait la force, et c’est pourquoi nous sommes toujours à la recherche de nouvelles façons de bâtir des liens avec tous ceux qui nous entourent.

Nous valorisons la diversité sous toutes ses formes : origines, personnalités, cheminements professionnels, langues... absolument tout. Ce sujet est pour nous l’occasion d’innovations concrètes comme d’apprentissages et d’échanges. Nous voulons que tout le monde se sente accueilli et à sa place dans tout ce que nous faisons.

Le plaisir, c’est aussi notre affaire. Chaque jour, nous nous levons avec la motivation de faire du monde un endroit plus efficace et plus agréable.

Aperçu du rôle

En tant que développeur·euse logiciel sénior avec une solide expérience en data engineering et en MLOps, tu conçois, développes et livres des solutions robustes en données et en apprentissage machine pour nos clients. Tu combines de bonnes pratiques en développement logiciel avec une expérience concrète en pipelines de données, en environnements cloud, en automatisation, en déploiement de modèles, en monitoring et en systèmes d’apprentissage machine prêts pour la production.

Tu es à l’aise de naviguer entre le développement backend, le data engineering, les pratiques liées au cycle de vie des modèles ML, l’infrastructure, le CI/CD, l’observabilité et le leadership technique. Tu collabores étroitement avec des collègues techniques et non techniques, tu accompagnes les autres dans leur développement et tu aides les équipes à prendre de bonnes décisions techniques dans la livraison de solutions d’IA et de données de calibre entreprise.

Les technologies ci-dessous te donnent un aperçu de notre stack. Avant tout, nous cherchons des personnes avec de solides bases techniques, du jugement, un bon sens des responsabilités et un fort potentiel de croissance.

 

• 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

 

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

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

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

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…

Le processus pour ce rôle si ta candidature est retenue :

Seul.es les personnes retenu.es dans le processus seront contacté.es.