Job Description

DESCRIPTION

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Etes-vous enthousiaste a l'idee de creer des solutions logicielles autour de grands systemes complexes d'apprentissage automatique (AA) et d'apprentissage profond (AP)? Vous souhaitez aider les plus grandes entreprises mondiales a tirer une valeur commerciale de l'adoption et de l'automatisation de l'intelligence artificielle (IA)? Vous souhaitez parfaire vos connaissances au contact des cas d'utilisation de l'AA et de l'AP d'AWS mis en oeuvre dans de nombreuses entreprises? Vous etes ravi a l'idee d'etre un element cle d'Amazon, entreprise pionniere qui faconne la technologie mondiale de l'IA et investit dans l'apprentissage automatique depuis des decennies?



Chez Amazon Web Services (AWS), nous recrutons des ingenieurs techniques en apprentissage automatique, qui collaboreront avec nos scientifiques des donnees afin de fournir des solutions revolutionnaires aux clients. Nous recherchons des ingenieurs ayant une experience dans la science des donnees et des scientifiques des donnees ayant une experience dans l'ingenierie pour soutenir nos efforts aupres du milieu de l'Internet des objets (IdO), des corporations et des jeunes entreprises. Nous voulons faire passer votre savoir-faire en science des donnees a un niveau superieur, tout en maximisant pour les clients les avantages de l'IA et de l'AA sur la plateforme AWS. Cela signifie concevoir et operationnaliser des solutions d'AA et d'AP pour nos clients, tout en les aidant a adopter les bonnes pratiques actuelles en matiere d'apprentissage automatique, et ce, a chaque etape du cycle de developpement de leurs modeles.



Les services professionnels AWS constituent une equipe de consultants unique en son genre. Nous sommes fiers d'etre preoccupes par le client et de nous concentrer sur la mise en oeuvre de l'AA chez nos clients. Si vous avez de l'experience dans le domaine de l'AA, y compris la creation, le deploiement et la surveillance de modeles, nous aimerions vous compter parmi notre equipe. Une connaissance des solutions infonuagiques (pas necessairement AWS) et des bonnes pratiques en matiere de DevOps est essentielle, car vous travaillerez avec des equipes de scientifiques des donnees, d'ingenieurs de donnees et d'architectes pour concevoir de veritables solutions de bout en bout. Vous devez etre pret(e) a decouvrir de nouvelles technologies et en avoir l'envie.



Vous fournirez des informations generales et approfondies aux clients et aux partenaires pour les aider a eliminer les contraintes qui les empechent d'exploiter les services AWS de maniere a en tirer une valeur strategique. Ce role exige une implication dans le travail d'equipe, un sens de l'urgence et des competences en communication. La conception de solutions d'IA/AA fiables, evolutives et performantes necessite une solide expertise technique, une bonne comprehension des principes fondamentaux de l'informatique et une experience pratique dans la construction de systemes distribues a grande echelle.



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Are you excited about building software solutions around large, complex Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL) systems? Want to help the largest global enterprises derive business value through the adoption and automation of Artificial Intelligence (AI)? Eager to learn from many different enterprises' use cases of AWS ML and DL? Thrilled to be a key part of Amazon, who has been investing in Machine Learning for decades - pioneering and shaping the world's AI technology?



At Amazon Web Services (AWS), we're hiring technical Machine Learning Engineers to collaborate with our Data Scientists to deliver ground-breaking solutions for customers. We are looking for Engineers with Data Science experience and Data Scientists with Engineering experience to support our efforts in the Enterprise, IoT, and start-up communities. We want to take your full-stack Data Science know-how to a new level by empowering AWS customers to maximize the benefits they receive through AI/ML on the AWS platform. This means building and operationalizing ML and DL solutions for our customers while helping them adopt modern Machine Learning best practices throughout every stage of their model development lifecycle.



AWS Professional Services is a unique consulting team. We pride ourselves on being customer obsessed and highly focused on the ML enablement of our customers. If you have experience with ML, including building, deploying, and monitoring models, we'd like you to join our team. A familiarity with cloud solutions (not necessarily AWS) and DevOps best practices is key as you will work with teams of Data Scientists, Data Engineers, and Architects to build truly end-to-end solutions. You must be prepared and eager to learn new technologies in this role.



You will provide deep and broad insight to customers and partners to help remove constraints that prevent them from leveraging AWS services to create strategic value. A commitment to team work, hustle, and communication skills are important in this role. Creating reliable, scalable, and high-performance AI/ML solutions requires strong technical expertise, a sound understanding of the fundamentals of Computer Science, and practical experience building large-scale distributed systems.



Key job responsibilities

Diriger des projets d'apprentissage automatique (AA/IA) complets : comprehension des besoins de l'entreprise, preparation des donnees, developpement de modeles, deploiement et surveillance. Concevoir et mettre en oeuvre des plateformes de donnees performantes, fiables et securisees. Concevoir des solutions et des operations d'AA evolutives (MLOps) a l'aide des services AWS. Tirer parti des solutions d'IA generative, le cas echeant. Creer et evaluer des modeles predictifs afin de fournir des informations exploitables a des fins de prevision, d'optimisation des ressources et d'analyse des tendances de la clientele. Collaborer avec des equipes interfonctionnelles (DevOps, ingenierie des donnees, IdO, calcul haute performance) pour preparer, analyser et rendre operationnels les donnees et les modeles. Agir en tant que conseiller de confiance aupres des clients sur les solutions d'IA et d'AA et les architectures infonuagiques. Accompagner et encadrer les debutants afin de favoriser leur developpement professionnel. Elaborer du contenu technique, tel que des livres blancs et des articles de blog, afin de partager les meilleures pratiques. Veiller a ce que les solutions repondent aux normes de l'industrie et aider les clients a faire progresser leurs strategies d'adoption de l'IA, de l'AA et du nuage.


Il s'agit d'un poste en contact avec la clientele, avec des deplacements possibles sur les sites des clients, le cas echeant.



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Lead end-to-end machine learning (ML/AI) projects, from understanding business needs to data preparation, model development, deployment and monitoring. Design and implement data platforms that support high-performance, reliable, and secure data platforms. Design scalable ML solutions and operations (MLOps) using AWS services. Leverage Generative AI solutions when applicable. Build and evaluate predictive models to provide actionable insights for forecasting, resource optimization, and customer trends. Collaborate with cross-functional teams (DevOps, Data Engineering, IoT, HPC) to prepare, analyze, and operationalize data and models. Serve as a trusted advisor to customers on AI/ML solutions and cloud architectures Coach and mentor junior individuals to support their professional growth. Develop technical content, such as white papers and blog posts, to share best practices. Ensure solutions meet industry standards and support customers in advancing their AI/ML and cloud adoption strategies.


This is a customer-facing role with potential travel to customer sites as needed.



About the team

A propos d'AWS (English description to follow)



Des experiences diverses

AWS accorde une grande importance a la diversite des experiences. Meme si vous ne repondez pas a toutes les qualifications et competences enumerees dans la description du poste, nous encourageons les candidats a postuler. Si votre carriere debute, si vous n'avez pas suivi un parcours traditionnel ou si vous avez des experiences alternatives, cela ne doit pas vous empecher de postuler.



Pourquoi AWS ?

Amazon Web Services (AWS) est la plateforme infonuagique la plus complete et la plus amplement adoptee au monde. Nous avons ete les pionniers de l'informatique infonuagique et n'avons jamais cesse d'innover. C'est pourquoi nos clients, des startups les plus prosperes jusqu'aux entreprises du Fortune 500, font confiance a notre gamme de produits et de services pour faire avancer leurs entreprises.



Une culture d'equipe inclusive

Chez AWS, c'est dans notre nature d'apprendre et d'etre curieux. Nos groupes d'affinite diriges par nos employes favorisent une culture d'inclusion qui nous permet d'etre fiers de nos differences. Des evenements et des experiences d'apprentissage toujours en cours, notamment les conferences sur la race et l'ethnicite (CORE) et AmazeCon (diversite des genres), nous incitent a ne jamais cesser de valoriser nos differences.



Mentorat et developpement de carriere

Nous elevons continuellement la barre de notre performance au plus haut, car nous nous efforcons de devenir le meilleur employeur de la planete. C'est ainsi que vous trouverez que nous avons de nombreuses ressources de partage de connaissances, de mentorat et d'autres ressources de developpement de carriere pour vous aider a devenir un professionnel mieux equilibre.



L'equilibre entre vie professionnelle et vie privee

Nous accordons une grande importance a l'equilibre entre la vie professionnelle et la vie privee. La reussite professionnelle ne doit jamais croite en desavantagent la vie personnelle. C'est donc pour ca que la flexibilite d'horaires et de conditions de travail fait partie de notre culture. Lorsque nous nous sentons soutenus autant au travail qu'a la maison, il n'y a rien que nous ne puissions realiser dans l'environnement de l'infonuagique.



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About the team

Diverse Experiences

Amazon values diverse experiences. Even if you do not meet all of the preferred qualifications and skills listed in the job description, we encourage candidates to apply. If your career is just starting, hasn't followed a traditional path, or includes alternative experiences, don't let it stop you from applying.



Why AWS

Amazon Web Services (AWS) is the world's most comprehensive and broadly adopted cloud platform. We pioneered cloud computing and never stopped innovating -- that's why customers from the most successful startups to Global 500 companies trust our robust suite of products and services to power their businesses.



Work/Life Balance

We value work-life harmony. Achieving success at work should never come at the expense of sacrifices at home, which is why we strive for flexibility as part of our working culture. When we feel supported in the workplace and at home, there's nothing we can't achieve in the cloud.



Inclusive Team Culture

Here at AWS, it's in our nature to learn and be curious. Our employee-led affinity groups foster a culture of inclusion that empower us to be proud of our differences. Ongoing events and learning experiences, including our Conversations on Race and Ethnicity (CORE) and AmazeCon (gender diversity) conferences, inspire us to never stop embracing our uniqueness.



Mentorship and Career Growth

We're continuously raising our performance bar as we strive to become Earth's Best Employer. That's why you'll find endless knowledge-sharing, mentorship and other career-advancing resources here to help you develop into a better-rounded professional.

BASIC QUALIFICATIONS

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Baccalaureat ou experience equivalente dans un domaine quantitatif (p. ex. informatique, statistiques, mathematiques). Bonne connaissance des methodes statistiques. Plus de 10 ans d'experience dans l'ingenierie des donnees ou logicielle, avec une solide comprehension du traitement distribue des donnees (p. ex. pipelines de donnees, moteurs de calcul distribues, conception de l'infrastructure d'AA). Plus de 5 ans d'experience dans le developpement de plateformes pour la modelisation predictive, le traitement du langage naturel et l'apprentissage profond, avec une experience demontree dans la creation, l'hebergement et le deploiement de modeles d'apprentissage automatique. Maitrise de SQL, Python et d'au moins un langage de programmation supplementaire (p. ex. Java, Scala, JavaScript, TypeScript). Maitrise des bibliotheques et des cadres d'AA de pointe tels que scikit-learn, TensorFlow et PyTorch. Plus de 2 ans d'experience dans les services infonuagiques lies a l'apprentissage automatique (p. ex. SageMaker). Maitrise du francais et de l'anglais si vous etes base a Montreal Puisque ce role necessite que l'employe interagisse avec d'autres entites d'Amazon a l'echelle mondiale ainsi qu'avec des employes et intervenants dans d'autres provinces canadiennes, la connaissance du francais et de l'anglais est exigee pour ce poste si vous etes base a Montreal

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Bachelor's degree or equivalent experience in a quantitative field (e.g., Computer Science, Statistics, Mathematics). Strong understanding of statistical methods. 10+ years of experience in data or software engineering, with a strong understanding of distributed data processing. (e.g. data pipelines, distributed computing engines, ML infrastructure design). 5+ years developing platforms for predictive modeling, natural language processing, and deep learning, with a proven track record of building, hosting and deploying machine learning models. Proficiency in SQL, Python, and at least one additional programming language (e.g., Java, Scala, JavaScript, TypeScript). Proficient with industry leading ML libraries and frameworks such as scikit-learn, TensorFlow, PyTorch. 2+ year of experience with cloud services related to machine learning (e.g., SageMaker) Fluent in French and English if based in Montreal Due to the nature of the role that requires interaction with other Amazon entities globally and with Amazon employees and stakeholders in other provinces in Canada, bilingualism French and English is required for this position if based in Montreal

PREFERRED QUALIFICATIONS

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Experience dans un role axe sur le client, idealement dans le domaine du conseil, de la direction d'engagements techniques et de la traduction d'exigences commerciales en solutions de donnees evolutives. Influence demontree sur la prise de decision de la haute direction (directeurs, cadres superieurs et vice-presidents). Experience dans la creation de pipelines d'AA en suivant les meilleures pratiques en matiere de MLOps, notamment : pretraitement des donnees, hebergement de modeles, selection des caracteristiques, reglage d'hyperparametres, entrainement distribue, entrainement de processeurs graphiques, deploiement, surveillance et reentrainement. Experience de la creation d'applications a l'aide d'outils et de technologies d'IA generative (LLM, bases de donnees vectorielles, orchestrateurs tels que LangChain, ingenierie de requete). Experience des cadres distribues (p. ex. Spark, Hadoop, Kafka, Presto, Flink, S3, HDFS, BD) et comprehension de JVM ou des environnements d'execution similaires. Experience dans le developpement d'infrastructures en tant que code (p. ex. CloudFormation, CDK, Terraform), de conteneurs et de pipelines CI/CD. Experience des outils MLOps (p. ex. MLFlow, Kubeflow, DVC) et des outils d'orchestration (p. ex. Airflow, AWS Step Functions).

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Experience in a customer-facing role, ideally in consulting, leading technical engagements, and translating business requirements into scalable data solutions. Proven record of impact with senior leadership (director, c-level and VP) decision making. Experience building ML pipelines with best MLOps practices, including: data preprocessing, model hosting, feature selection, hyperparameter tuning, distributed training, GPU training, deployment, monitoring, and retraining. Experience building applications using Generative AI tools and technologies (LLMs, Vector Stores, Orchestrators such as LangChain, Prompt Engineering) Experience with distributed frameworks (e.g. Spark, Hadoop, Kafka, Presto, Flink, S3, HDFS, DBs) and understanding of JVM or similar runtime. Experience developing Infrastructure as Code (e.g., CloudFormation, CDK, Terraform), Containers and CI/CD Pipelines Experience with MLOps tools (e.g., MLFlow, Kubeflow, DVC) and orchestration tools (e.g., Airflow, AWS Step Functions).


Amazon is an equal opportunity employer and does not discriminate on the basis of protected veteran status, disability, or other legally protected status.



Amazon est un employeur garantissant l'egalite des chances et ne fait aucune discrimination sur la base du statut d'ancien combattant protege, d'un handicap ou de tout autre statut protege par la loi.



Notre culture inclusive permet aux Amazoniens d'offrir les meilleurs resultats a nos clients. Si vous avez un handicap et que vous avez besoin de mesures d'adaptation ou d'adaptation en milieu de travail pendant le processus de candidature et d'embauche, y compris du soutien pour l'entrevue ou le processus d'integration, veuillez visiter https://amazon.jobs/content/en/how-we-hire/accommodations pour plus d'informations. Si le pays ou la region dans lequel vous postulez ne figure pas dans la liste, veuillez communiquer avec votre partenaire de recrutement.



Our inclusive culture empowers Amazonians to deliver the best results for our customers. If you have a disability and need a workplace accommodation or adjustment during the application and hiring process, including support for the interview or onboarding process, please visit https://amazon.jobs/content/en/how-we-hire/accommodations for more information. If the country/region you're applying in isn't listed, please contact your Recruiting Partner.



The base salary for this position ranges from $126,000/year up to $210,400/year. Salary is based on a number of factors and may vary depending on job-related knowledge, skills, and experience. Amazon is a total compensation company. Dependent on the position offered, equity, sign-on payments, and other forms of compensation may be provided as part of a total compensation package, in addition to a full range of medical, financial, and/or other benefits. Applicants should apply via our internal or external career site.