Senior Software Engineer

Faites partie de notre équipe ! En tant qu’entreprise à la pointe de la révolution de l’intelligence artificielle, Yeji Data Lab collabore avec des clients de renommée internationale pour résoudre leurs défis les plus critiques. Nous tirons parti des technologies de l’apprentissage automatique (Machine Learning), de l’IA générative et de la recherche opérationnelle pour générer une valeur durable et favoriser l’innovation.

Notre équipe agile et orientée solutions travaille main dans la main avec des clients de diverses régions du monde, avec un accent particulier sur l’Amérique du Nord et le Moyen-Orient, tout en mettant en œuvre un plan stratégique d’expansion vers la région Asie-Pacifique. Nous vous invitons à prendre part à cette aventure et à jouer un rôle central dans notre croissance. Nous sommes actuellement à la recherche d’un·e ingénieur·e logiciel senior pour collaborer avec notre équipe exceptionnelle de spécialistes en affaires et en intelligence artificielle chez Yeji Data Lab.

Le·la candidat·e idéal·e devra posséder idéalement une expérience de livraison de projet pour clients externes ainsi qu’une bonne compréhension des industries technologiques et de l’IA. Le poste est basé à Montréal, avec des déplacements chez nos clients. Exigences du poste : Pour exceller dans ce rôle senior, les candidats doivent posséder : Un diplôme en informatique, en génie logiciel ou dans un domaine connexe; ou une expérience équivalente.

En tant que développeur logiciel senior, votre rôle couvrira un large éventail de fonctions critiques : Concevoir l’architecture, développer et déployer des applications infonuagiques haute performance intégrant des modèles d’apprentissage automatique en environnement de production. Assurer l’intégration fluide des solutions d’apprentissage automatique avec les systèmes front-end et back-end. Collaborer avec les scientifiques des données et les ingénieurs afin d’optimiser, de mettre à l’échelle et de déployer efficacement les modèles d’apprentissage automatique.

Concevoir et déployer des architectures infonuagiques avancées (p. ex., AWS, GCP, Azure) pour le développement d’applications cloud-native pilotées par l’IA. Promouvoir les meilleures pratiques de développement : code maintenable et bien documenté, tests unitaires rigoureux, revues de code et respect des standards. Superviser la conception et la gestion d’infrastructures de données (bases de données, entrepôts, lacs), en s’appuyant sur SQL, NoSQL et des solutions de stockage infonuagique.

Faciliter la collaboration entre équipes afin d’assurer l’intégration des solutions d’IA et d’ingénierie des données aux systèmes et applications de l’entreprise. Diriger le dépannage, le débogage et la mise à niveau des applications existantes. Produire une documentation technique complète à des fins de référence et de production de rapports.

Plus de 7 ans d’expérience avérée dans : Le développement logiciel, dont une part importante à un niveau senior ou de leadership. Langages de développement back-end tels que Python et Node.js Des technologies front-end, notamment React, HTML et CSS. Des plateformes infonuagiques comme Azure, AWS et GCP, incluant l’architecture, les workflows CI/CD et les meilleures pratiques de sécurité.

Une maîtrise du développement, du déploiement et de la gestion d’une architecture microservices, avec une expertise des technologies de conteneurisation telles que Docker et Kubernetes. Une solide expérience des bases de données relationnelles et non relationnelles, ainsi qu’une compréhension des solutions de stockage infonuagique. Une expérience approfondie des méthodologies Agile et Scrum, avec une forte capacité à diriger et à mentorer des équipes Agile.

Une expertise des systèmes de contrôle de version, notamment Git, et une expérience de gestion de workflows de développement complexes. D’excellentes aptitudes en résolution de problèmes, communication et leadership, avec une capacité démontrée à mener des projets et à encadrer des membres plus juniors de l’équipe. Atouts Expérience avec des frameworks/bibliothèques ML (TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn, Transformers) et des outils MLOps (MLflow, Kubeflow, SageMaker). #J-18808-Ljbffr