Ingénieur de machine learning sénior

À propos d'Equisoft

Equisoft est un fournisseur mondial de solutions numériques pour l’assurance et l’investissement, reconnue par plus de 250 des plus grandes institutions financières au monde. Nous offrons un écosystème complet de solutions modulables qui aident nos clients à relever tous les défis qu’apporte cette ère de transformation numérique, grâce à notre approche axée sur les besoins d’affaires, notre connaissance du secteur, nos technologies de pointe et nos experts.

Par son approche axée sur les besoins d’affaires, sa connaissance approfondie du secteur, ses technologies de pointe et son équipe multiculturelle d'experts établis en Amérique du Nord, dans les Caraïbes, en Amérique latine, en Europe, en Afrique, en Asie et en Australie, Equisoft aide ses clients à relever tous les défis qu’apporte cette ère de transformation numérique.

Pourquoi choisir Equisoft ?

• Lieu d'embauche : Canada (Montréal ou Ville de Québec)
• Mode de travail : hybride dans un espace de travail collaboratif
• Titre du poste à l’interne : Développeur de Machine Learning Senior
• Type de poste : permanent, temps plein
• Avantages offerts dès le premier jour : soins médicaux, soins dentaires, régime de retraite, programme de télémédecine, programme d’aide aux employés, etc.
• Horaires flexibles
• Nombre d'heures par semaine : 40
• Soutien éducatif : LinkedIn Learning, cours LOMA et Université Equisoft
• Plus de 950 employés, organisation stable offrant des possibilités d'avancement et un environnement stimulant

Rôle

L’Ingénieur de machine learning sénior relève du AVP, Core Insurance et travaille en étroite collaboration avec les équipes IA/ML, les Product Managers et les équipes de développement logiciel. Le titulaire sera responsable de concevoir, mettre en œuvre et optimiser les systèmes d'apprentissage automatique qui alimentent les solutions d'assurance et d'investissement d'Equisoft, en mettant l'accent particulier sur l'ajustement des grands modèles de langage et les initiatives de génération de données synthétiques.

Produit concerné

Equisoft/amplify est notre écosystème d'assurance alimenté par l'IA. Il exploite des technologies d'intégration avancées pour connecter des agents intelligents aux systèmes d’affaires essentiels. La plateforme utilise des serveurs Model Context Protocol (MCP) et l'orchestration de flux de travail agentiques pour permettre l'échange de données transparent, la prise de décision automatisée et l'automatisation intelligente des processus dans les applications de gestion des polices, de traitement des sinistres et de service à la clientèle.

Votre journée chez Equisoft

• Diriger les initiatives d'ajustement pour les LLM open‑source (tels que Llama, Mistral et les modèles spécifiques au domaine) afin d'optimiser les performances pour les cas d'usage des assurances et des services financiers
• Concevoir et mettre en œuvre des pipelines de génération de données synthétiques évolutifs en utilisant des techniques avancées incluant les GAN, les VAE et les méthodes de génération basées sur les LLM
• Créer et organiser des ensembles de données spécifiques aux assurances pour l'entraînement des modèles, en assurant la conformité aux réglementations sur la confidentialité et aux normes de l'industrie
• Optimiser les modèles d'apprentissage automatique pour une inférence rentable, en mettant en œuvre des techniques telles que la distillation de modèles, la quantification et les stratégies de déploiement efficaces
• Collaborer avec notre développeur infonuagique (équipe d'architecture ML) sur la conception globale du système, l'intégration des modèles et l'optimisation des performances
• Établir et maintenir les meilleures pratiques pour les versions des modèles, le déploiement et la surveillance en utilisant les cadres MLOps
• Développer et maintenir des pipelines d'évaluation de modèles automatisés pour assurer des performances et une qualité constante
• Rechercher et mettre en œuvre des techniques ML de pointe incluant l'apprentissage par transfert, l'apprentissage avec peu d'exemples et l'adaptation au domaine
• Surveiller les performances des modèles en production et mettre en œuvre des stratégies d'amélioration continue
• Travailler de manière interfonctionnelle avec les équipes produit et ingénierie pour intégrer les modèles ML dans les applications destinées aux clients

Exigences

Techniques

• Baccalauréat en ingénierie informatique ou en technologie de l'information ou diplôme universitaire combiné à trois années d'expérience pertinente
• Minimum 4 ans d'expérience en ingénierie d'apprentissage automatique, avec expertise démontrée dans le développement, le déploiement et l'optimisation de modèles
• Expérience extensive avec Python et les cadres ML incluant PyTorch, TensorFlow, Hugging Face Transformers et scikit‑learn
• Expérience avérée dans l'ajustement des grands modèles de langage (LLM) pour les applications spécifiques au domaine
• Solides antécédents dans les techniques de génération de données synthétiques et les méthodes d'augmentation de données
• Expérience avec les plateformes cloud (AWS, Azure ou Google Cloud) et leurs services ML
• Maîtrise des outils et pratiques MLOps incluant le versioning des modèles, les pipelines de déploiement et la surveillance
• Connaissance des cadres d'informatique distribuée (Apache Spark, Dask) pour le traitement de données à grande échelle
• Expérience avec les technologies de conteneurisation (Docker, Kubernetes) pour le déploiement de modèles
• Compréhension de la modélisation statistique, des architectures d'apprentissage profond et des techniques d'optimisation
• Excellente connaissance du français et de l'anglais (parlé et écrit)

Compétences humaines

• Sens aigu de l'organisation et de la priorisation des tâches
• Aptitude à l'analyse ainsi qu’à la résolution de problèmes
• Capacité à communiquer, à rédiger et à synthétiser des informations
• Capacité à effectuer plusieurs tâches à la fois dans un environnement où le rythme est soutenu
• Esprit d'équipe, tact, diplomatie, autonomie, rigueur et discipline

Atouts

• Familiarité avec les architectures de transformateurs et les mécanismes d'attention
• Connaissance des techniques de confidentialité différentielle et d'apprentissage fédéré
• Expérience avec les tests A/B et la conception expérimentale pour les systèmes ML
• Contributions aux projets ML open‑source ou recherche publiée
• Certifications dans les plateformes cloud ML (AWS ML Specialty, Google ML Engineer, Azure AI Engineer)
• Expérience avec les systèmes d'inférence en temps réel et la diffusion de modèles à faible latence
• Connaissance de la conformité réglementaire dans les services financiers (GDPR, SOX, etc.)
• Expérience avec la connaissance du domaine des assurances ou des services financiers

Engagement en matière d’équité

Equisoft s'engage à créer un environnement diversifié et est fière d'être un employeur qui souscrit au principe de l'égalité d'accès à l'emploi. Tous les candidats qualifiés seront pris en considération pour un emploi sans égard à la race, à la couleur, à la religion, au sexe, à l'identité ou à l'expression sexuelle, à l'orientation sexuelle, à l'origine nationale, à la génétique, au handicap, à l'âge ou au statut de vétéran.