Machine Learning Engineer

• Concevoir, développer et maintenir des modèles d’apprentissage automatique pour résoudre des problèmes d’affaires critiques
• Assumer des responsabilités clés dans le cycle de vie des modèles, notamment l’ingénierie des caractéristiques, l’ajustement, l’évaluation et la calibration
• Appliquer l’analytique prédictive et des techniques de conception de requêtes pour extraire des insights à partir de jeux de données complexes
• Effectuer des tests de modèles, des benchmarks et un suivi continu de la performance
• Collaborer avec les parties prenantes pour traduire les besoins d’affaires en solutions d’AA évolutives

• Plus de 5 ans d’expérience dans des rôles en apprentissage automatique ou en science des données
• Excellentes compétences en développement Python avec expérience pratique de la création de modèles d’AA
• Solide compréhension des concepts d’apprentissage automatique, du cycle de vie des modèles et des meilleures pratiques
• Expérience avec les grands modèles de langage (LLM), l’IA générative et la conception de requêtes
• Solides compétences analytiques et en communication, avec la capacité de travailler auprès des équipes techniques et d’affaires

• Expérience en gestion de patrimoine ou dans les services financiers (souhaitée, mais non obligatoire)
• Connaissance du déploiement, de la surveillance et du réentraînement de modèles en environnements de production
• Expérience avec des plateformes d’AA infonuagiques ou des solutions de données évolutives
• Expérience avec des outils d’automatisation ou d’optimisation des flux de travail
• Expérience de travail au sein d’équipes agiles ou interfonctionnelles
• Maîtrise du français et de l’anglais. Notant que la grande majorité de notre clientèle, tant interne qu’externe, est située à l’extérieur du Québec et du Canada, des exigences linguistiques spécifiques peuvent s’appliquer. La maitrise professionnelle de l’anglais est requise.

• Livrer des solutions technologiques à fort impact pour des institutions financières de premier ordre
• Travailler dans une culture de consultation collaborative, horizontale et entrepreneuriale
• Accéder à de la formation continue, du perfectionnement et à des certifications reconnues dans l’industrie
• Faire partie d’une équipe qui façonne l’avenir des services financiers numériques
• Contribuez à façonner l’avenir de la transformation numérique dans les secteurs des services financiers et de l’énergie

Nous offrons un régime d’avantages sociaux concurrentiel et axé sur les personnes, conçu pour soutenir tous les aspects de votre vie :

• Couverture d’avantages complète – assurance santé, vie et invalidité entièrement payée par l’entreprise, en vigueur dès le premier jour d’emploi
• Programme d’épargne-retraite – Régime enregistré d’épargne-retraite (REER) avec option de cotisation de l’employeur
• Soins de santé virtuels – Programme payé par l’entreprise pour les employés et leurs personnes à charge
• Programme d’aide aux employés et à leur famille (PAEF) – Services de soutien confidentiels
• Soutien au mieux-être – Remboursement d’activités de mise en forme pour soutenir le bien-être

• →Design, develop, and maintain machine learning models to solve business-critical problems
• →Own key aspects of the model lifecycle including feature engineering, tuning, evaluation, and calibration
• →Apply predictive analytics and prompt engineering techniques to extract insights from complex datasets
• →Perform model testing, benchmarking, and ongoing performance monitoring
• →Collaborate with stakeholders to translate business requirements into scalable ML solutions

• 5+ years of experience in machine learning or data science roles
• Proficient Python development skills with hands-on experience building ML models
• Strong understanding of machine learning concepts, model lifecycle, and best practices
• Experience with large language models (LLMs), generative AI, and prompt engineering
• Solid analytical and communication skills, with the ability to work across technical and business teams

• Experience in wealth management or financial services (preferred but not required)
• Familiarity with model deployment, monitoring, and retraining in production environments
• Experience with cloud-based ML platforms or scalable data solutions
• Exposure to workflow automation or optimization tools
• Experience working in agile or cross-functional teams
• Proficiency in French and English. Given that the vast majority of our clients, both internal and external, are located outside of Quebec and Canada, specific language requirements may apply. Professional proficiency in English is required.