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Architecte de solutions, applications d’apprentissage automatique//Solution Architect, Machine Learning Applications

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Data ScienceMachine LearningData & AI
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Quick Summary

Overview

***English version below*** Pour être considéré.e pour ce rôle, tu dois être basé.e à Montréal, étant donné la nature hybride du poste.

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Data ScienceMachine LearningData & AI
***English version below***
 
Pour être considéré.e pour ce rôle, tu dois être basé.e à Montréal, étant donné la nature hybride du poste.
 
Les voyages vont bien au-delà de leur destination ; ils sont tissés de chaque souvenir que l'on crée en chemin. Notre engagement consiste à redéfinir l'avenir du voyage en collaborant avec plus de 250+ compagnies aériennes, établissements hôteliers, sociétés de croisières, réseaux ferroviaires pour voyageurs et services financiers, dans le but de créer de nouvelles sources de revenus significatives grâce à des expériences client exceptionnelles. Fondés sur nos valeurs fondamentales d'ambition, d'innovation et de collaboration, nous sommes constamment poussés à repousser les limites, à surpasser les attentes et à exploiter le meilleur de chacun. Nous favorisons une culture qui repose sur la conviction que notre force réside dans notre unité, travaillant ensemble pour bâtir un avenir extraordinaire dans l'univers du voyage. Joignez-vous à nous pour transformer les voyages quotidiens en expériences véritablement extraordinaires.
 
À PROPOS DU RÔLE :
En tant qu’Architecte de solutions pour l’équipe des applications en apprentissage automatique, tu seras la pierre angulaire de notre écosystème ML. Tu seras responsable de concevoir et superviser le déploiement de solutions de plateforme innovantes qui résolvent des problèmes d’affaires complexes. Ce rôle nécessite une solide base en développement logiciel, de fortes compétences en résolution de problèmes à haut niveau, ainsi que la capacité d’aligner des équipes transversales (Data Science, Data Engineering et Architecture d’entreprise).
 
CE QUE TU FERAS :
Relevant du Directeur, Applications ML, Product Intelligence, tu vas :
• Diriger la conception architecturale de bout en bout pour les applications de machine learning, en garantissant des solutions hautement disponibles, à faible latence, évolutives, robustes et réutilisables.
• Collaborer étroitement avec l’équipe Data Science pour s’assurer que les modèles sont prêts pour la production et alignés avec les exigences applicatives.
• Travailler avec l’Architecte Data Engineering pour synchroniser les pipelines de données, les solutions de stockage et la livraison des features.
• Collaborer avec la communauté plus large des architectes de l’organisation afin d’atteindre un consensus et assurer la cohérence des standards technologiques.
• Concevoir des solutions « full-stack » couvrant à la fois la logique ML back-end complexe et des couches front-end intuitives.
• Contribuer activement au code en développant des composants clés en Python ainsi que la logique d’intégration.
• Gérer la livraison technique en respectant la roadmap de l’équipe et en s’assurant que toutes les solutions sont réalisables dans les délais prévus.
 
TU ES UNE PERSONNE AVEC :
• 7+ années d’expérience en ingénierie logicielle ou en architecture de systèmes, avec un fort accent sur les systèmes de machine learning.
• Une maîtrise experte de Python et de son écosystème pour le développement d’applications.
• Une expérience démontrée dans la conception et l’implémentation d’architectures full-stack (API back-end et frameworks front-end).
• De solides connaissances des systèmes distribués et des infrastructures scalables (ex. : Docker, Kubernetes, AWS).
• Une expérience dans la gestion du cycle de vie d’applications de machine learning en production.
• Un.e excellent.e communicateur.rice et collaborateur.rice, capable d’aligner les stratégies techniques entre data scientists, ingénieur.euse.s et parties prenantes.
• Autonome, motivé.e, avec un esprit orienté résolution de problèmes.
 
ATOUTS
• Connaissance des principes de Data Science et des workflows expérimentaux.
• Expérience avec des frameworks MLOps, idéalement SageMaker.
• Familiarité avec les bases de données vectorielles et l’orchestration de modèles de langage (LLM).
• Certification AWS Solution Architect.
• Expérience en optimisation UI/UX pour des applications riches en données.
 
NOTRE STACK TECH :
• Langages : Python, SQL, Spark, PySpark
• Outils : Snowflake, SnowPark, Splunk
• Services AWS : EKS, SageMaker, Bedrock, DynamoDB, Kinesis, RedShift, Lambda et autres
• Conteneurisation : Kubernetes, Docker
• Gestion de versions : GitLab
• Data & Analytics : Dataiku, Tableau
 
 
CE QUE TU AIMERAS CHEZ NOUS:
🏦 REER de contrepartie
🏥 Plans de santé complets
📅 Programme de congés payés flexible
✈️ Allocation d’expérience de voyage
🧘 Crédit annuel pour bien-être
🚆Allocation pour des fournitures de bureau / transport
🌅 Programme de travail à distance basé sur l’ancienneté
🍼 Programme de prime de congé parental
🌍 Passeport pour l'aventure
🎓 Allocation de formation
 
NOTRE PROCESSUS:
Plusgrade est un employeur offrant des chances égales et s'engage à fournir un processus de recrutement accessible. Nous accueillons les candidatures de toutes les personnes qualifiées et nous sommes engagés à offrir des opportunités d'emploi égales, quel que soit l'identité ou l'expression de genre, la race, l'origine ethnique, la croyance, le lieu d'origine, l'âge, le sexe, l'état civil, le handicap physique ou mental, l'orientation sexuelle et toute autre catégorie protégée par la loi. Sur demande, nous fournirons un hébergement pour les candidats handicapés.
 
Nous croyons en la diversité et l'inclusivité, c'est pourquoi notre processus d'entrevue est conçu pour offrir une expérience de candidat positive et garantir que chaque candidat est évalué de manière égale. Toutes les candidatures seront examinées par notre équipe de talents et le ou les candidats retenus passeront par le processus de recrutement suivant:
 
• Entrevue téléphonique avec le recruteur
• Entrevue avec le responsable de l'embauche
• Entrevue en équipe
 
 

Listing Details

Posted
February 23, 2026
First seen
March 26, 2026
Last seen
April 22, 2026

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27
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0
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33%
Scored at
April 23, 2026

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2009
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