Canada
Global Relay
Axya
Lead AI Engineer
Canada
Montreal, Quebec, Canada
Python
Traduction automatique. Consultez l’original.
Présentation du poste
La qualité de notre produit dépend directement de l'IA qui le propulse. En tant que Lead AI Engineer, vous serez responsable de la direction technique et de la qualité des systèmes d'IA de Axya : la manière dont ils raisonnent sur des données d'entreprise complexes, la façon dont nous mesurons leur pertinence et la manière dont nous déployons les améliorations en production en toute sécurité.
Vous serez sous la responsabilité du CTO et travaillerez en étroite collaboration avec les équipes Produit, Customer Success, ainsi qu'avec les ingénieurs qui développent notre plateforme et nos intégrations. Vous interviendrez directement sur le code et élèverez le niveau technique de l'équipe grâce à l'architecture, l'évaluation, la revue de code et le mentorat. À mesure que l'équipe se développera, votre périmètre pourra évoluer en conséquence.
Vos responsabilités
- L'architecture de la couche IA de Axya : workflows d'agents et LLM, récupération de données (retrieval), utilisation d'outils, et leur intégration avec les données ERP et d'approvisionnement des clients.
- Évaluation et qualité : concevoir les frameworks d'évaluation, les jeux de tests et le monitoring qui nous permettent de savoir si le copilote est précis, fiable et en constante amélioration. Vous serez la personne capable d'affirmer « c'est prêt » et de le démontrer.
- Mise en production : faire passer les fonctionnalités d'IA du stade de prototype à celui de systèmes de production fiables, observables et optimisés en termes de coûts.
- Décisions technologiques : choisir, évaluer et faire évoluer les modèles, les fournisseurs et les frameworks, en équilibrant qualité, latence, coût et contraintes liées aux données clients.
- Fiabilité et sécurité : collaborer avec le CTO et le responsable de la sécurité pour répondre aux attentes des entreprises en matière de traitement des données, de contrôle d'accès, de confidentialité et d'auditabilité.
- Standards techniques et mentorat : définir les pratiques d'ingénierie pour le développement de l'IA et accompagner les autres ingénieurs dans l'IA appliquée.
- Boucle de rétroaction client : transformer l'utilisation réelle par les clients et les cas d'échec en une nouvelle série d'améliorations.
Profil recherché
Indispensable
- Expérience de mise en production de systèmes basés sur LLM ou l'apprentissage automatique, avec de vrais utilisateurs et des enjeux réels, au-delà des simples prototypes.
- Solides fondamentaux en génie logiciel : maîtrise de Python et aisance dans la construction et l'exploitation de services backend.
- Expérience pratique des piliers de l'IA appliquée : prompting et utilisation d'outils, récupération de données, orchestration d'agents et de workflows, et évaluation.
- Jugement technique avisé : capacité à faire des compromis architecturaux, à les expliquer clairement et à en assumer les résultats.
- Leadership technique : définir une direction, relire le travail des autres, mentorer ou diriger des projets, même sans lien hiérarchique formel.
- Communication claire, tant avec les ingénieurs qu'avec les parties prenantes non techniques.
Nous n'exigeons pas un nombre spécifique d'années d'expérience, un diplôme particulier ou un parcours professionnel spécifique. Ce qui compte pour nous, c'est ce que vous avez construit et les résultats obtenus.
Fortement souhaité
- Expérience avec des produits d'entreprise ou B2B où la fiabilité, la sécurité et la confiance des clients sont non négociables.
- Expérience avec des données structurées complexes provenant de systèmes ERP, de chaîne d'approvisionnement, d'achats, de finance ou d'opérations.
- Expérience dans la création d'outils d'évaluation et d'observabilité pour des systèmes non déterministes.
- Expérience dans un environnement en phase de démarrage ou à forte croissance, ou preuve de capacité à construire quelque chose à partir de zéro.
- Expérience dans la gestion des compromis entre coût, latence et sélection de modèles à grande échelle.
Apprécié
- Expérience en fine-tuning ou en adaptation de modèles.
- Expérience dans les domaines de la fabrication, des achats ou de la chaîne d'approvisionnement.
- Connaissance des attentes en matière de sécurité et de conformité en entreprise (SOC 2, résidence des données, etc.).
- Maîtrise du français.
Attentes en matière d'IA et de technologie
Vous utiliserez l'IA pour construire l'IA. Nous attendons de vous que vous utilisiez des assistants de codage, l'évaluation automatisée, la génération de tests synthétiques et des workflows agentiques pour avancer plus vite et améliorer la qualité, tout en appliquant votre propre jugement sur ce qui mérite confiance. Nous nous soucions de la manière dont vous multipliez votre propre production et celle de l'équipe, et non des outils spécifiques que vous privilégiez. Nous attendons également de vous que vous gardiez une vision claire des risques : hallucinations, fuites de données, dérive et coûts.
À quoi ressemble la réussite
Après 30 jours
- Vous comprenez l'architecture actuelle, les principaux cas d'usage client et les points où l'IA fait défaut aujourd'hui.
- Vous avez déployé au moins une amélioration ou une correction significative.
- Vous avez rédigé une évaluation des principaux risques et opportunités techniques.
Après 90 jours
- Un framework d'évaluation de base est en place et utilisé pour les décisions de mise en production.
- Vous avez dirigé la livraison d'une fonctionnalité d'IA majeure ou d'une réarchitecture en production.
- La qualité, la latence et les coûts sont mesurés et visibles pour l'équipe.
Après 6 à 12 mois
- La précision et la fiabilité des workflows clients principaux se sont améliorées de manière mesurable.
- Une roadmap d'ingénierie IA est co-gérée avec le Produit et le CTO.
- Des pratiques reproductibles (évaluations, processus de mise en production, observabilité) sont suivies par les autres ingénieurs.
- Si le recrutement commence, vous avez défini le profil et le niveau d'exigence pour les prochains recrutements en IA et ML.
Pourquoi rejoindre Axya
- 🏖 Politique de congés illimités : parce que nous croyons en l'équilibre.
- 🏥 Assurance santé complète : votre bien-être est important.
- 🕒 Horaires de travail flexibles : les résultats comptent plus que les heures passées.
- 🏡 100% en télétravail : accomplissez votre travail là où vous préférez.
- 🚀 Faites partie d'une équipe collaborative à fort impact qui apporte un réel changement dans une industrie traditionnelle.
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