AXIS (AXIS Capital)

20 oct. 2026

Ingénieur IA Senior

Canada

Halifax, Nova Scotia, Canada · London, England, United Kingdom

PythonDockerKubernetesTerraform

Traduction automatique. Consultez l’original.

À propos du poste

C'est l'opportunité pour vous de rejoindre AXIS Capital, un fournisseur mondial de confiance en assurance et réassurance spécialisées. Nous nous distinguons par notre service client exceptionnel, notre prise de risque intelligente et des rendements supérieurs ajustés au risque pour nos actionnaires. Nous sommes également fiers de maintenir une culture d'entreprise entrepreneuriale, disciplinée et éthique. En tant que membre d'AXIS, vous rejoignez une équipe qui compte parmi les meilleures du secteur.

Chez AXIS, nous sommes convaincus que notre force réside dans nos collaborateurs. Nous nous efforçons de créer une culture inclusive et accueillante où les employés de tous horizons et de tous parcours se sentent à l'aise et encouragés à être eux-mêmes. Cela signifie que nous apportons toute notre personnalité au travail.

Description du poste : Ingénieur Plateforme IA Senior

Comment ce rôle contribue-t-il à notre succès collectif ?

L'ingénieur plateforme IA senior aidera AXIS à fournir des capacités d'IA sécurisées, fiables et réutilisables qui soutiennent les équipes métier dans les domaines de la souscription, des sinistres, des opérations et d'autres fonctions stratégiques. Ce rôle se situe à l'intersection de l'ingénierie de plateforme, DevOps, de l'ingénierie des données et de l'IA appliquée, avec un accent sur la mise en production sécurisée et cohérente des services d'IA.

Vous concevrez, construirez, déploierez et exploiterez des charges de travail IA natives pour le cloud, y compris des services basés sur LLM, des flux de travail agents, des pipelines de données et des composants de plateforme réutilisables. Vous jouerez un rôle clé dans l'amélioration des normes d'ingénierie, de l'automatisation, de l'observabilité, de la discipline de mise en production et de la préparation opérationnelle sur les plateformes IA d'AXIS.

Il s'agit d'un rôle d'ingénierie senior opérationnel pour une personne capable de prendre en charge les projets de la conception jusqu'au support en production, de travailler efficacement avec des équipes distribuées et d'aider à définir des approches pragmatiques et maintenables pour la livraison d'IA en entreprise.

Tous les candidats qualifiés seront pris en considération pour un emploi sans égard à toute caractéristique protégée, y compris l'âge, la couleur, le handicap, l'origine ethnique, l'identité de genre, la situation matrimoniale, l'origine nationale, la grossesse, la race, la religion, le sexe, l'orientation sexuelle, le statut d'ancien combattant ou toute autre base interdite par les lois régissant ses opérations.

À quoi ressemble une bonne performance

Les services d'IA sont livrés avec une appropriation claire, de la conception jusqu'au déploiement et au support en production.

Les pipelines de livraison sont automatisés, reproductibles, sécurisés et alignés sur les normes de gestion des versions.

Les systèmes sont observables, supportables et conçus avec la fiabilité, l'évolutivité et la préparation opérationnelle à l'esprit.

Les approches d'ingénierie sont pragmatiques, maintenables, réutilisables et adaptées à une adoption en entreprise.

Les incidents, les risques et les dépendances techniques sont identifiés tôt, communiqués clairement et résolus de manière collaborative.

L'ingénieur améliore l'équipe dans son ensemble grâce au mentorat, aux normes, aux modèles réutilisables et au leadership technique.

Facteurs liés au rôle

Ce rôle nécessite une collaboration étroite avec les équipes technologiques, métier, données, sécurité, infrastructure et fournisseurs distribuées.

Le candidat retenu devra travailler de manière autonome, gérer des priorités concurrentes et fournir un leadership technique clair.

Le rôle implique une livraison d'ingénierie opérationnelle ainsi qu'une contribution aux normes, à l'architecture, au support de production et à l'amélioration opérationnelle.

Le candidat doit être à l'aise pour interagir avec les parties prenantes, expliquer clairement les décisions techniques et soutenir les objectifs de l'équipe locale et mondiale.

Cette annonce concerne un poste vacant existant.

Que ferez-vous dans ce rôle ?

Concevoir, construire et exploiter des services d'IA de qualité production, des pipelines de données et des capacités de plateforme sur Azure et Databricks.

Développer des flux de travail basés sur LLM et des flux agents qui soutiennent l'automatisation des processus métier, l'intelligence documentaire, l'orchestration et l'aide à la décision.

Exposer les capacités d'IA via des APIs sécurisées et maintenables et des services backend de type Function ou Container App sur Azure, y compris des services basés sur FastAPI ou autres, le cas échéant.

Prendre en charge les pipelines de livraison CI/CD pour les charges de travail IA et de données, y compris la construction, la publication, le déploiement, la validation et la promotion entre environnements.

Implémenter l'infrastructure en tant que code (IaC) en utilisant Terraform et les outils natifs de Azure, en garantissant que les environnements sont reproductibles, sécurisés et supportables.

Construire et gérer des jobs, des flux de travail, des bundles d'actifs et des pipelines d'ingénierie de données sur Databricks.

Implémenter la surveillance, la journalisation, le traçage et les alertes en utilisant OpenTelemetry ou des outils d'observabilité équivalents.

Assurer le support des systèmes d'IA en production, y compris la réponse aux incidents, le dépannage, les runbooks opérationnels, la préparation aux mises en production et l'amélioration des services.

Contribuer aux décisions d'architecture, aux normes d'ingénierie, aux modèles réutilisables et à la stratégie de plateforme.

Collaborer avec les équipes d'ingénierie, de science des données, produit, sécurité, infrastructure et métier pour fournir des solutions de bout en bout.

Encadrer les ingénieurs, diriger des sessions de montée en compétences techniques et promouvoir de solides pratiques d'ingénierie au sein de l'équipe.

Compétences et expérience requises

De quoi aurez-vous besoin pour réussir ?

Compétences et expérience requises

Solide expérience en ingénierie Python en environnement de production, avec la capacité de construire des services maintenables, testés et supportables.

Expérience avec PySpark ou des frameworks de traitement de données à grande échelle équivalents.

Expérience pratique de la conception et de l'exploitation de pipelines CI/CD en utilisant Azure DevOps ou des outils similaires.

Expérience du déploiement et du support de charges de travail sur Azure, y compris la gestion des identités, le contrôle d'accès, la mise en réseau et la configuration sécurisée des ressources.

Expérience pratique de l'infrastructure en tant que code, de préférence avec Terraform.

Expérience dans la construction de APIs, de services backend et d'intégrations de services pour des charges de travail de données ou d'IA.

Expérience en matière de surveillance, journalisation, alertes, réponse aux incidents et support opérationnel pour les systèmes en production.

Solide discipline d'ingénierie en matière de tests, de qualité de code, de gestion des branches, de gestion des versions et de validation automatisée.

Capacité à résoudre des problèmes transversaux touchant l'application, les données, l'infrastructure, le déploiement et la sécurité.

Solides compétences en communication, avec la capacité de travailler avec des parties prenantes techniques et non techniques.

Compétences et expérience souhaitables

Expérience avec les jobs, flux de travail, bundles d'actifs, applications et architectures de données de type médaillon sur Databricks.

Expérience avec Azure AI Foundry, Azure OpenAI, le développement d'applications basées sur LLM, ou les SDKs et frameworks d'agents.

Expérience avec MLflow, la gestion du cycle de vie des modèles, l'évaluation, le traçage et l'observabilité de l'IA.

Expérience avec les conteneurs, Docker, Kubernetes, AKS, OpenShift ou des plateformes de conteneurs équivalentes.

Expérience dans la construction de composants de plateforme réutilisables, de bibliothèques partagées, de modèles ou de normes d'ingénierie.

Expérience de travail dans des environnements réglementés avec des exigences strictes en matière de sécurité, de gouvernance, d'auditabilité et de contrôle opérationnel.

Langues

Ingénieur IA Senior

À propos du poste

Comment ce rôle contribue-t-il à notre succès collectif ?

À quoi ressemble une bonne performance

Facteurs liés au rôle

Que ferez-vous dans ce rôle ?

Compétences et expérience requises

De quoi aurez-vous besoin pour réussir ?

Compétences et expérience requises

Compétences et expérience souhaitables

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Ingénieur Senior DevOps / DevSecOps

Étudiant diplômé, Ingénieur déployé sur le terrain

Administrateur de bases de données